قاموس الذكاء الاصطناعي
القاموس الكامل للذكاء الاصطناعي
طرق التفسير المحلي
تقنيات تشرح القرارات الفردية للنموذج لتوقعات محددة مثل LIME و SHAP.
التفسيرية الشاملة
المنهجيات التي تتيح فهم السلوك العام للنموذج على كامل البيانات.
تخصيص الخصائص
الطرق التي تقيس أهمية كل متغير إدخال في القرار النهائي للنموذج.
نماذج الصندوق الأبيض
خوارزميات قابلة للتفسير بشكل جوهري مثل أشجار القرار، الانحدارات الخطية والقواعد المنطقية.
تصور القرارات
تقنيات بيانية تمثل عمليات اتخاذ القرار والعلاقات بين المتغيرات.
التفسيرات بالبدائل المضادة
سيناريوهات افتراضية توضح كيفية تعديل المدخلات لتغيير توقع النموذج.
تفسيرية الشبكات العصبية
طرق متخصصة لفهم وتصور قرارات نماذج التعلم العميق المعقدة.
مقاييس تقييم القابلية للتفسير
مؤشرات تقيس جودة وموثوقية وفائدة التفسيرات التي تولدها النماذج.
التفسير السببي
مناهج تحدد علاقات السبب والنتيجة بدلاً من مجرد الارتباطات في قرارات الذكاء الاصطناعي.
التفسيرات اللاحقة مقابل التفسيرات الجوهرية
التمييز بين التفسيرات المضافة بعد التدريب وتلك المدمجة مباشرة في بنية النموذج.
استخراج القواعد القابلة للتفسير
تقنيات تحول النماذج المعقدة إلى مجموعات من القواعد المنطقية المفهومة للبشر.
التفسيرية للتدقيق التنظيمي
طرق متوافقة مع متطلبات الامتثال القانوني مثل اللائحة العامة لحماية البيانات (RGPD) والتوجيهات المتعلقة بالذكاء الاصطناعي الشفاف.