Rückblick Building Interpretable Neural Networks with Keras and LIME

Es gab am 11.4.2019 einen Vortrag von Shirin Glander zu Keras und LIME. Damit wir alle Shirin besser kennenlernen konnten, haben wir (Florian, Philipp und Meike) uns drei Fragen überlegt, die unsere Referenten*innen in Zukunft vor ihrem jeweiligen Vortrag in der Vorstellungsrunde beantworten müssen.

 (1) In welchem Kontext hast du das erste Mal mit Daten gearbeitet?

Während des Biologiestudiums beim Laborexperiment. Es hatte etwas mit Mäusen in Gläsern und deren Sauerstoffgehalt zu tun…

 (2) Der Data Scient ist ist eine Mischung aus Hacker, Mathe Nerd und Business Mensch: wie sind die Anteile bei dir verteilt?

Durch das Biologiestudium sehe ich bei mir den Hauptanteil im Bereich klassischer Statistik

 (3) Dein persönliches Data Fuck Up: welche Frage konntest du nicht mit Daten beantworten?

Ein richtiges Data Fuck Up gab es bis jetzt nicht, eher die Probleme, dass von Kunden Daten kommen, die gemerged werden sollen und nach 3 Tagen wird bemerkt: Ups, falscher Auszug aus der Datenbank…

(Die Antworten stammen aus dem Gedächtnisprotokoll).

Beim Vortrag hat Shirin ein Convolutional Neuronales Netz zur Bilderkennung von Früchten, welches sie mit Keras gebaut hatte, gezeigt. Keras hat sie dabei als Baukastensystem beschrieben, mit dem alle Varianten an Neuronalen Netzen gebaut und geschätzt werden können. Um das Neuronale Netz besser zu verstehen, kam dann im zweiten Schritt LIME zum Einsatz, um herauszufinden, aufgrund welcher Pixel in den Testbildern ein Bild beispielsweise als Banane klassifiziert worden ist. Den Code gibt es zum Nachlesen auf Shirins Blog: (1)  Image Classification with Keras und (2) Explaning Keras image classification models with lime.  Außerdem auch noch den Link zum empfohlenen Video zur weiteren Erläuterung von LIME.

Diese Informationen plus die Slides findet ihr auch in unserem Git Repository.

We need to make sure that our models are not going to cause harm to people or society.

Schreibe einen Kommentar

Deine E-Mail-Adresse wird nicht veröffentlicht. Erforderliche Felder sind mit * markiert.