قاموس الذكاء الاصطناعي
القاموس الكامل للذكاء الاصطناعي
نقد النموذج الأولي
مثال تمثيلي يؤثر سلبًا على تنبؤ النموذج، يتم تحديده لفهم الحالات التي يفشل فيها النموذج أو ينتج نتائج غير بديهية.
طريقة النماذج الأولية K
خوارزمية تجميع هجينة تجمع بين طريقة K-means للمتغيرات العددية وطريقة K-modes للمتغيرات الفئوية، تُستخدم لتحديد النماذج الأولية في البيانات المختلطة.
مثال مضاد للواقع
عينة معدلة بأقل قدر تغير تنبؤ النموذج، مكملة للنماذج الأولية في شرح ما يجب تغييره للحصول على نتيجة مختلفة.
خريطة تشابه النموذج الأولي
تصور يوضح كيف ترتبط التنبؤات الجديدة بالنماذج الأولية المتعلمة، مما يسهل تفسير قرارات النموذج عن طريق القياس.
اختيار النموذج الأولي بناءً على الكثافة
طريقة تحدد النماذج الأولية في مناطق الكثافة العالية في فضاء البيانات، مما يضمن أن الأمثلة التمثيلية ذات دلالة إحصائية.
طريقة MMD (التباين الأقصى للمتوسط)
اختبار إحصائي يستخدم لقياس الفرق بين التوزيعات، يُطبق على اختيار النماذج الأولية لضمان تغطيتها المناسبة لفضاء البيانات.
التفسير عن طريق القياس
نموذج تفسير حيث يتم تبرير التنبؤ من خلال تشابهه مع النماذج الأولية المعروفة، مما يجعل القرارات المعقدة أكثر بديهية للبشر.
النموذج الأولي ذو الهامش الأقصى
نموذج أولي يتم اختياره لتعظيم مسافة القرار بالنسبة لحدود الفئات، مما يوفر أمثلة أكثر تمثيلية وغير غامضة.
شبكة النماذج الأولية (ProtoNN)
هندسة شبكة عصبية تتعلم صراحة مجموعة من النماذج الأولية للتصنيف، توفر قابلية تفسير جوهرية بالتصميم.
مجموعة النواة للنماذج الأولية
مجموعة فرعية دنيا من النماذج الأولية تحافظ على الخصائص الهندسية لمجموعة البيانات الكاملة، تحسن كفاءة التفسيرات دون فقدان الصلة.
طريقة المتوسطات
نوع من طريقة k-means حيث تكون مراكز العناقيد نقاط بيانات حقيقية (متوسطات)، تضمن أن تكون النماذج الأولية أمثلة ملموسة وقابلة للتفسير.
ترجيح الخصائص حسب النموذج الأولي
تقنية تعين أوزاناً للخصائص محددة لكل نموذج أولي، توضح أي الجوانب هي الأكثر أهمية لكل نوع من الأمثلة التمثيلية.
التحقق المتقاطع للنماذج الأولية
عملية تقييم متانة التفسيرات القائمة على النماذج الأولية باختبار ثباتها على مجموعات فرعية مختلفة من بيانات التدريب.
النموذج الأولي الهجين
مثال تمثيلي يجمع بين خصائص عدة حالات حقيقية، يُنشأ لتلخيص السمات الأكثر صلة بفئة أو مفهوم.
طريقة الكوع للنماذج الأولية
تقنية استدلالية تحدد العدد الأمثل للنماذج الأولية بتحديد النقطة التي لا يحسن فيها إضافة أمثلة جديدة التغطية بشكل كبير.
التفسير المحلي بالنموذج الأولي
نهج يفسر توقعاً فردياً بربطه بالنموذج الأولي الأكثر تشابهاً، يوفر مبرراً سياقياً ومحدداً للحالة المدروسة.