قاموس الذكاء الاصطناعي
القاموس الكامل للذكاء الاصطناعي
Prototype Learning
Apprentissage supervisé où le modèle construit et utilise des exemples représentatifs (prototypes) pour classifier de nouvelles instances en se basant sur leur similarité.
Case-Based Reasoning
Méthodologie de résolution de problèmes qui utilise des cas passés similaires comme analogies pour résoudre de nouveaux problèmes, en s'appuyant sur la mémoire d'expériences.
Nearest Prototype Classifier
Algorithme de classification qui assigne une étiquette à une nouvelle instance en la comparant au prototype le plus proche dans l'espace des caractéristiques selon une métrique de distance définie.
Prototype Selection
Processus algorithmique d'identification et de conservation des exemples les plus représentatifs d'un dataset tout en éliminant les redondances pour optimiser les performances et l'interprétabilité.
Concept Activation Vectors
Vecteurs directionnels dans l'espace latent d'un réseau de neurones qui capturent la direction de variation maximale pour un concept sémantique spécifique, permettant d'identifier des prototypes conceptuels.
K-Means Prototypes
Utilisation des centroïdes résultants de l'algorithme K-Means comme prototypes représentatifs de clusters, permettant d'expliquer les prédictions par proximité avec des centroïdes de classe.
Medoids
Points réels d'un cluster qui minimisent la somme des distances à tous les autres points du cluster, servant de prototypes plus robustes que les centroïdes car appartenant effectivement aux données.
Prototype-based Neural Networks
Architectures de réseaux de neurones qui incorporent explicitement des couches de prototypes apprenables, permettant des décisions basées sur la similarité avec des exemples représentatifs.
Similarity Metrics
Fonctions mathématiques quantifiant la ressemblance entre deux instances dans l'espace des caractéristiques, fondamentales pour identifier et comparer les prototypes dans les systèmes explicatifs.
Prototype Space
Sous-espace dimensionnel de l'espace des caractéristiques où les prototypes sont projetés et organisés pour faciliter l'interprétation visuelle et l'analyse des relations entre exemples représentatifs.
Critical Prototypes
Sous-ensemble de prototypes ayant le plus grand impact discriminant sur les frontières de décision, identifiés par leur contribution maximale à la séparation entre classes différentes.
Prototype Diversity
Mesure de la dissimilarité intra-classe entre les prototypes sélectionnés, garantissant une couverture représentative et complète de la variabilité des données dans chaque catégorie.
Prototype Relevance
Score quantifiant l'importance d'un prototype pour expliquer une prédiction spécifique, calculé généralement comme l'inverse de la distance pondérée entre l'instance et le prototype.
Interpretability by Examples
Paradigme d'explicabilité où les prédictions sont interprétées à travers la présentation d'exemples similaires et contra-exemples pertinents, rendant les décisions compréhensibles par analogie.
Instance-based Explanation
Approche explicative qui justifie une prédiction en identifiant et présentant les instances d'entraînement les plus similaires ayant influencé la décision du modèle.
Prototype Distance
Mesure quantitative de l'écart entre une instance à expliquer et ses prototypes de référence, utilisée comme principal critère pour générer des explications basées sur la similarité.
Prototype Clustering
Technique de regroupement hiérarchique des instances pour identifier automatiquement des candidats prototypes représentatifs des différentes structures intra-classe des données.
Case-Based Explanation
Méthode explicative adaptée du raisonnement à base de cas, où les décisions sont justifiées par la présentation de cas historiques similaires avec leurs issues connues et interprétables.