قاموس الذكاء الاصطناعي
القاموس الكامل للذكاء الاصطناعي
أمانة النموذج البديل
مقياس يُقيّم مدى دقة إعادة إنتاج النموذج البديل لتنبؤات النموذج الأصلي المعقد على مجموعة بيانات معينة. تعتبر الأمانة العالية أمراً ضرورياً لضمان أن تفسيرات النموذج البديل تعكس بشكل صحيح سلوك النموذج الأساسي.
النموذج البديل الشامل
نموذج بديل يتم تدريبه على مجموعة البيانات بالكامل لالتقاط الاتجاهات العامة والعلاقات الشاملة للنموذج المعقد. يوفر نظرة عامة على سلوك النموذج ولكنه قد يفوت التفاصيل الدقيقة المحلية المهمة.
النموذج البديل المحلي
نموذج بديل يتم تدريبه على جوار محدد حول تنبؤ معين لشرح السلوك المحلي للنموذج المعقد. تلتقط هذه الطريقة التباينات الدقيقة والتفاعلات الخاصة بمنطقة معينة في فضاء الميزات.
فقدان القابلية للتفسير
مفاضلة حتمية بين تعقيد النموذج البديل وقدرته على التقاط سلوك النموذج الأصلي بدقة. يواجه النموذج البسيط جداً خطر فقدان معلومات حاسمة، بينما يفقد النموذج المعقد جداً طبيعته القابلة للتفسير.
شجرة القرار البديلة
نموذج بديل يستخدم هيكل شجرة القرار لتقريب سلوك نموذج معقد، مما يوفر تفسيراً بصرياً بديهياً. تتيح قواعد القرار المُنشأة فهم العتبات والتفاعلات المهمة في النموذج الأصلي بسهولة.
الانحدار الخطي البديل
نموذج بديل يعتمد على الانحدار الخطي لتقريب سلوك نموذج معقد غير خطي محلياً. توفر معاملات الانحدار مقياساً مباشراً لأهمية وتأثير كل ميزة في التنبؤ.
جوار التشويش
مجموعة من العينات المُنشأة عن طريق تشويش مثيل محدد لإنشاء مجموعة بيانات محلية يتم تدريب نموذج بديل عليها. يؤثر حجم واستراتيجية التشويش بشكل مباشر على جودة التفسير المحلي المتحصل عليه.
أوزان القرب
معاملات تُسند للعينات المشوشة بناءً على بعدها عن المثيل محل الاهتمام أثناء تدريب نموذج بديل محلي. تضمن هذه الأوزان أن يركز النموذج البديل على سلوك النموذج المعقد في المنطقة ذات الصلة.
تحليل الحساسية العالمي
استخدام نماذج بديلة عالمية لتقييم التأثير العالمي لكل ميزة على توقعات النموذج المعقد. تحدد هذه المنهجة المتغيرات الأكثر تأثيراً على نطاق مجموعة البيانات بأكملها.
مقياس R² البديل
معامل تحديد يُستخدم لقياس دقة النموذج البديل من خلال قياس نسبة التباين المفسر لتوقعات النموذج الأصلي. يشير R² القريب من 1 إلى تقريب ممتاز لسلوك النموذج المعقد.