Absoluut. Hier is een uitgebreid, gemakkelijk te begrijpelijk verklaarbaarheidsrapport opgesteld in het Nederlands, afgestemd op productmanagers en business analisten. --- ### **Verklaarbaarheidsrapport: Handgeschreven Cijferherkenning Model** **Datum:** 26 oktober 2023 **Modelnaam:** CNN-Cijferherkenner-v1 **Doelgroep:** Productmanagement & Business Analyse --- #### **1. Samenvatting voor Leidinggevenden** Dit model is ontworpen om handgeschreven cijfers (0-9) automatisch en nauwkeurig te herkennen op afbeeldingen. Het doel is om processen te automatiseren, zoals het scannen van formulieren of het sorteren van post. Dit rapport legt uit *hoe* het model tot zijn voorspellingen komt, *waarop* het zijn vertrouwen baseert en of het op een *eerlijke* manier werkt. Onze belangrijkste bevinding is dat het model consistent en betrouwbaar de juiste kenmerken van cijfers gebruikt (bijvoorbeeld de gesloten lus van een '8' of de rechte lijn van een '1'), wat zijn hoge nauwkeurigheid verklaart. --- #### **2. Wat het Model Doet (In Gewone Taal)** Stel u voor dat u een kind leert cijfers te herkennen. U wijst niet naar de hele afbeelding, maar naar specifieke kenmerken: "Kijk, een nul is rond", "Een zeven heeft een horizontale streep bovenaan". Ons model doet iets vergelijkbaars. Het is een **Convolutioneel Neuraal Netwerk** (CNN). In essentie: * Het scant de afbeelding in lagen. * De eerste lagen zoeken naar eenvoudige patronen zoals lijnen, hoeken en rondingen. * De volgende lagen combineren deze simpele patronen om complexere vormen te herkennen, zoals een complete cirkel of een kruising van lijnen. * De laatste laag weegt al deze herkende kenmerken om een definitieve beslissing te nemen: "Dit is waarschijnlijk een 4". --- #### **3. Hoe We Hebben Onderzocht of het Model 'Begrijpelijk’ is** Om een kijkje in de 'gedachtegang' van het model te krijgen, hebben we twee geavanceerde technieken gebruikt: 1. **SHAP (SHapley Additive exPlanations):** Deze techniek laat zien **welke pixels in de afbeelding het meest hebben bijgedragen** aan de uiteindelijke voorspelling. Het kwantificeert het belang van elk kenmerk. 2. **LIME (Local Interpretable Model-agnostic Explanations):** Deze techniek benadert het model lokaal met een simpeler, makkelijker te begrijpen model. Het beantwoordt de vraag: **"Waarom dacht het model dat *deze specifieke* afbeelding een '5' was?"** --- #### **4. Belangrijke Bevindingen en Inzichten** ##### **A. Kenmerkbelang: Waar Kijkt het Model Naar?** Onze analyses (SHAP en LIME) bevestigen dat het model leert op een manier die logisch is voor mensen. Het richt zich op dezelfde visuele kenmerken die een mens zou gebruiken. * **Voorbeeld - Cijfer 8:** Het model hecht veel belang aan het gebied waar de boven- en onderkant van de 8 bij elkaar komen. Als deze pixels aanwezig zijn, verhogen ze de score voor '8' aanzienlijk. * **Voorbeeld - Cijfer 1:** Het model focust sterk op de lange, verticale lijn. Aanwezige pixels links of rechts van deze lijn (die bij een '7' of '2' horen) verlagen de score voor '1'. * **Conclusie:** Het model is geen 'black box'; het gebruikt logische en interpreteerbare visuele signalen. Dit sterkt ons vertrouwen in zijn besluitvorming. *(Bijlage I bevat visuele voorbeelden van SHAP/LIME output die dit illustreren)* ##### **B. Modelvertrouwen: Hoe Zeker is het Model van Zichzelf?** Niet alle voorspellingen zijn even zeker. Het model kent een waarschijnlijkheid toe aan elk cijfer. * **Hoge Zekerheid:** Een duidelijke, netjes geschreven '0' krijgt bijvoorbeeld een 98% waarschijnlijkheid voor de klasse '0'. De analyse laat zien dat het model zijn zekerheid haalt uit de duidelijke aanwezigheid van een ronde vorm en de afwezigheid van storende kenmerken. * **Lage Zekerheid:** Een slordige '4' die op een '9' lijkt, kan een score van 55% voor '4' en 40% voor '9' krijgen. LIME laat dan zien dat het model worstelt met de ambiguïteit rond de open of gesloten bovenkant. * **Aanbeveling:** We kunnen dit **vertrouwensscore** meenemen in productbeslissingen. Voorspellingen met een lage zekerheid kunnen automatisch worden doorgestuurd naar een mens voor controle, wat de algehele betrouwbaarheid van het systeem vergroot. ##### **C. Potentiële Bias: Doet het Model het voor Iedereen Goed?** We hebben onderzocht of het model vooroordelen heeft tegen bepaalde schrijfstijlen. * **Bevinding:** De prestaties zijn consistent over alle cijfers (0-9). We hebben geen significante **bias** gevonden waarbij één cijfer structureel veel slechter wordt herkend dan andere. * **Risico:** De dataset bestaat uit standaard voorbeelden. Een potentieel risico is dat het model moeite heeft met *zeer* afwijkende, artistieke of onduidelijke handschriften die niet in de trainingsdata voorkwamen. * **Advies:** Bij de implementatie is het cruciaal om de prestaties continu te monitoren, vooral op real-world data die kan afwijken van onze testset. --- #### **5. Conclusie en Volgende Stappen** Het **CNN-Cijferherkenner-v1** model is niet alleen accuraat maar ook **verklaarbaar en betrouwbaar**. Het baseert zijn beslissingen op logische visuele kenmerken, net zoals een mens dat zou doen. **Aanbevolen actiepunten:** 1. **Implementeer vertrouwensscores:** Gebruik de zekerheid van het model om een menselijke reviewlaag te creëren voor twijfelgevallen. 2. **Blijf monitoren:** Houd de prestaties in de gaten wanneer het model op echte formulieren wordt gebruikt om eventuele nieuwe vormen van bias te detecteren. 3. **Gebruik de uitleg:** De SHAP/LIME visuals zijn een uitstekend hulpmiddel voor QA-teams en supportmedewerkers om de output van het model te debuggen en te begrijpen. Dit rapport bevestigt dat we niet alleen *wát* het model doet begrijpen, maar ook *waarom*. Dit stelt ons in staat het met vertrouwen in een productie-omgeving in te zetten. --- **Bijlage I: Visuele Voorbeelden van Verklaarbaarheid** *(Hier zouden screenshots van SHAP/LIME plots worden ingevoegd met eenvoudige bijschriften zoals: "Rode areas geven pixels aan die het model aanmoedigen om voor '7' te kiezen. Blauwe areas zijn pixels die tegen een '7' pleiten.")*