قاموس الذكاء الاصطناعي

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المصطلحات

Local vs Global Attribution

Distinction entre les méthodes expliquant des prédictions individuelles (local) et celles évaluant l'importance des caractéristiques sur l'ensemble du jeu de données (global).

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المصطلحات

Model-agnostic Attribution

Approches d'explication fonctionnant indépendamment de l'architecture interne du modèle, traitant celui-ci comme une boîte noire pour générer des attributions.

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المصطلحات

Model-specific Attribution

Techniques d'attribution exploitant la structure interne spécifique d'un modèle (arbres de décision, réseaux de neurones) pour fournir des explications plus précises.

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المصطلحات

Attention Mechanisms

Composants de réseaux de neurones qui apprennent des poids d'importance pour différentes parties de l'entrée, servant naturellement de mécanisme d'attribution.

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المصطلحات

Layer-wise Relevance Propagation

Technique propageant la prédiction en arrière à travers le réseau, distribuant la pertinence de sortie aux neurones et caractéristiques d'entrée couche par couche.

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المصطلحات

Feature Ablation

Technique systématique de suppression ou de masquage de caractéristiques pour évaluer leur impact individuel sur la performance du modèle.

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المصطلحات

Path Attribution

Méthode d'attribution suivant les chemins d'activation dans le réseau de neurones pour assigner des crédits aux caractéristiques d'entrée basé sur leurs flux de contribution.

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المصطلحات

Gradient-based Attribution

Famille de méthodes utilisant les gradients de la sortie par rapport aux entrées pour quantifier la sensibilité et l'importance des caractéristiques.

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المصطلحات

Feature Interaction

Mesure de l'effet combiné de paires ou de groupes de caractéristiques sur la prédiction du modèle, au-delà de leurs contributions individuelles.

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المصطلحات

Input Attribution

Processus d'assignation de scores d'importance aux éléments spécifiques de l'entrée (pixels, mots, variables) pour expliquer leur rôle dans la décision du modèle.