قاموس الذكاء الاصطناعي
القاموس الكامل للذكاء الاصطناعي
شاب للسلاسل الزمنية
تكيف لطريقة شاب (شابلي التوضيحات الإضافية) الذي يأخذ في الاعتبار التبعية الزمنية للملاحظات لتحديد أهمية كل خطوة زمنية للتنبؤ النهائي.
نسبة LSTM
تقنية تفسير خاصة بشبكات العصب العودية من نوع LSTM، التي تقدر مساهمة كل حالة مخفية أو خلية ذاكرة في مخرجات النموذج.
الاضطراب الزمني الموجه
نهج تفسير يقوم بتعديل أجزاء من السلسلة الزمنية بشكل منهجي لملاحظة التأثير على التنبؤ، باستخدام استدلالات لاستهداف الفترات الأكثر تأثيراً.
خارطة الأهمية المتسلسلة
توليد خرائط أهمية مناسبة للبيانات المتسلسلة، حيث تتلقى كل نقطة في التسلسل درجة أهمية بناءً على تدرج المخرجات بالنسبة للمدخلات في تلك اللحظة المحددة.
التدرجات المتكاملة الزمنية
امتداد لطريقة التدرجات المتكاملة التي تدمج التدرجات على طول مسار في فضاء السلاسل الزمنية، غالباً انطلاقاً من تسلسل أساسي (مثال: أصفار أو تسلسل متوسط).
التوضيح بالضد الزمني
توليد تسلسل زمني بديل بسيط كان سيؤدي إلى تنبؤ مختلف، مما يسمح بفهم الشروط الحرجة لقرار النموذج.
التحليل الوظيفي المضاف
طريقة إحصائية تقوم بتحليل دالة التنبؤ لنموذج زمني إلى آثار رئيسية (فترات فردية) وآثار تفاعلية (فترات مجتمعة) لتقدير تأثيرها.
التفسير القائم على المويجات
استخدام تحويل المويجات لتحليل السلسلة الزمنية إلى ترددات مختلفة وتحديد الأنماط التي تؤثر أكثر على تنبؤ النموذج.
قواعد الارتباط الزمنية
استخراج قواعد من نوع 'إذا ظهر النمط أ في الوقت ت، التنبؤ ب' لشرح سلوك النموذج من حيث الأنماط الزمنية المفهومة
LIME للسلاسل الزمنية (Time-LIME)
تكيف LIME (شروحات النماذج المحلية القابلة للتفسير والحيادية عن النموذج) الذي يأخذ عينات من أجزاء السلسلة الزمنية لإنشاء نموذج خطي محلي يوضح التنبؤ في نقطة معينة
ملف التأثير الزمني
تمثيل بياني لتأثير كل خطوة زمنية سابقة على التنبؤ الحالي، مما يكشف عن الذاكرة أو الأفق الملائم للنموذج لمهمة محددة
تحليل الحساسية السببية
تقييم حساسية النموذج للتدخلات السببية على السلسلة الزمنية، مع التمييز بين الارتباط والسببية لتفسير أكثر قوة
شرح بالنموذج الأولي الزمني
طريقة تحدد المتسلسلات الزمنية الأولية (الأكثر تمثيلاً) لفئة التنبؤ وتوضح تنبؤاً جديداً من خلال تشابهه مع هذه النماذج الأولية
تفكيك الخطأ الزمني
تقنية تفصل خطأ التنبؤ للنموذج إلى مكونات مرتبطة بمراحل محددة من السلسلة الزمنية (مثال: ضوضاء، اتجاه، موسمية) لاستهداف نقاط الضعف
تفسير بنموذج بديل زمني
تدريب نموذج بسيط وقابل للتفسير (مثال: ARIMA، الانحدار الخطي) لتقريب سلوك النموذج المعقد (مثال: شبكة عصبية) محلياً على نافذة زمنية معينة
تصور الحالة المخفية لـ RNN
مجموعة من التقنيات (مثال: PCA، t-SNE) المطبقة على متجهات الحالة المخفية لشبكات RNN لتصور الديناميكية الداخلية للنموذج وتحديد مراحل تعلم الأنماط الزمنية