قاموس الذكاء الاصطناعي
القاموس الكامل للذكاء الاصطناعي
الاستدلال المضاد للواقع
عملية تقدير نتيجة سيناريو افتراضي عن طريق تعديل سبب سابق، مع الحفاظ على ثبات جميع الشروط الأخرى. تسمح بالإجابة على سؤال 'ماذا لو كان...؟' من خلال عزل تأثير متغير معين.
مبدأ الاستقلال الشرطي
فرضية مفادها أن النتيجة المحتملة مستقلة عن تخصيص المعالجة، بشرط وجود مجموعة من المتغيرات المرصودة. هذا المبدأ هو أساس التعديل على المتغيرات المشتركة لتقدير الآثار السببية من البيانات غير التجريبية.
الترجيح بمقلوب احتمالية المعالجة (IPTW)
تقنية تعديل حيث يتم ترجيح كل ملاحظة بمقلوب احتمالية تلقيها للمعالجة التي تلقتها. إنها تعيد إنشاء مجموعة سكانية زائفة حيث يكون تخصيص المعالجة مستقلاً عن المتغيرات المشتركة، مما يسمح بتقدير غير متحيز للآثار المضادة للواقع.
معايير بيرل للمسار الخلفي
مجموعة من القواعد الرسمية التي تسمح بتحديد الحد الأدنى من المتغيرات التي يجب تعديلها لحجب جميع المسارات الخلفية غير السببية بين المعالجة والنتيجة. تطبيق هذه المعايير ضروري لضمان صحة الاستدلالات المضادة للواقع.
صيغة G-computation للتعديل
طريقة تقدير بارامترية للآثار السببية التي تصمم توزيع النتيجة بشرط المعالجة والمتغيرات المشتركة. تسمح بحساب النتائج المحتملة عن طريق التوحيد القياسي لتوزيع المتغيرات المشتركة لتقدير تأثير تدخل مضاد للواقع.
المتوسط الأثر السببي (ATE)
الفرق المتوقع بين النتائج المحتملة إذا تلقت جميع السكان المعالجة وإذا تلقت التحكم. إنه مقياس أساسي مضاد للواقع يحدد متوسط تأثير التدخل على مستوى السكان.
المتوسط الأثر السببي للمُعالَجين (ATT)
الفرق المتوسط بين النتيجة المرصودة للوحدات التي تلقت المعالجة والنتيجة المضادة للواقع التي كانت ستحصل عليها لو لم تتم معالجتها. هذا المقياس ذو صلة خاصة بتقييم تأثير سياسة ما على السكان الذين تأثروا بها بالفعل.
التفكير المضاد للواقع
عملية معرفية وحسابية تتضمن بناء وتقييم عوالم افتراضية بديلة لفهم السببية. في الذكاء الاصطناعي، يتم صياغتها بواسطة نماذج هيكلية للتنبؤ بعواقب الإجراءات غير المرصودة.
معادلة الانحدار السببي
نموذج يربط متغير النتيجة بأسبابه المباشرة، حيث يمثل كل معامل التأثير السببي للسبب المقابل، مع بقاء العوامل الأخرى ثابتة. وهي النظير السببي لمعادلة الانحدار القياسية وتشكل أساسًا للمحاكاة الافتراضية المضادة للواقع.