قاموس الذكاء الاصطناعي
القاموس الكامل للذكاء الاصطناعي
طرق LIME
تقنيات التفسير المحلي التي تشرح التنبؤات الفردية عن طريق التقريب المحلي للنموذج المعقد.
قيم SHAP
نهج قائم على نظرية الألعاب لتحديد كمية تأثير كل ميزة على تنبؤات النموذج.
أهمية الميزات
طرق تقييم التأثير النسبي لكل متغير إدخال في قرارات نموذج التعلم الآلي.
تصور النماذج
تقنيات رسومية لتمثيل وفهم بنية، أوزان، وسلوك نماذج الذكاء الاصطناعي.
تحليل مضاد للواقع
توليد أمثلة معدلة بأقل قدر ممكن لتغيير التنبؤ، مما يساعد على فهم شروط القرار.
قواعد التفسير
استخلاص قواعد منطقية مفهومة من نماذج معقدة لشرح سلوكها.
أساليب التدرج
تقنيات تستخدم التدرجات لتصور وتفسير الشبكات العصبية العميقة.
أشجار القرار القابلة للتفسير
نماذج مبنية على هياكل قرار هرمية توفر شفافية طبيعية للتنبؤات.
قابلية التفسير السببية
تحليل علاقات السبب والنتيجة في النماذج لفهم سبب اتخاذ تنبؤات معينة.
مقاييس قابلية التفسير
مقاييس كمية لتقييم جودة وموثوقية التفسيرات الناتجة عن نماذج الذكاء الاصطناعي.
قابلية التفسير الجوهرية
تصميم نماذج شفافة بطبيعتها لا تحتاج إلى تفسيرات إضافية بعد التدريب.
شروحات باللغة الطبيعية
توليد أوصاف نصية مفهومة للبشر لتبرير قرارات النماذج.
قابلية التفسير متعددة الوسائط
تقنيات الشرح المكيفة للنماذج التي تعالج أنواعًا متعددة من البيانات في وقت واحد (نص، صورة، صوت).
تدقيقات الإنصاف
تقييم منهجي للتحيزات والتمييز المحتمل في قرارات نماذج الذكاء الاصطناعي.
قابلية التفسير البعدية
طرق تُطبق بعد التدريب لشرح قرارات النماذج الغامضة في الأصل.