قاموس الذكاء الاصطناعي
القاموس الكامل للذكاء الاصطناعي
أهمية التباديل
تقنية لتقييم أهمية الميزات تقيس تدهور أداء النموذج عندما يتم تبديل قيم متغير بشكل عشوائي، مما يؤدي إلى كسر علاقته مع الهدف.
مخطط الاعتماد الجزئي (PDP)
تصور يظهر التأثير الهامشي المتوسط لميزة واحدة أو اثنتين على تنبؤ النموذج، مع دمج تأثيرات المتغيرات الأخرى.
الآثار المحلية المتراكمة (ALE)
طريقة بديلة لمخططات الاعتماد الجزئي تحسب تأثيرات الميزات مع الأخذ في الاعتبار الارتباطات بين المتغيرات، مما يتجنب التحيزات الموجودة في رسوم الاعتماد الجزئي.
النموذج البديل الشامل
نموذج بسيط وقابل للتفسير (مثل شجرة القرار أو الانحدار الخطي) يتم تدريبه لتقليد السلوك الشامل لنموذج معقد على مجموعة البيانات بأكملها.
النموذج البديل المحلي
نموذج قابل للتفسير يتم تدريبه خصيصًا لتقريب تنبؤات نموذج معقد في منطقة محدودة حول حالة معينة.
التوقع الشرطي الفردي (ICE)
تصور يرسم تنبؤ النموذج لكل حالة فردية من خلال تغيير ميزة محددة، مما يكشف عن تباين التأثيرات بما يتجاوز المتوسط.
Gradient SHAP
نوع من SHAP يجمع بين طريقة التدرجات وعينات مرجعية لتقريب قيم SHAP بكفاءة في نماذج التعلم العميق.
نشر الأهمية طبقة بطبقة (LRP)
تقنية نشر عكسي تعيد توزيع التنبؤ النهائي لشبكة العصبية نحو ميزات الإدخال من خلال كل طبقة، مع الحفاظ على المجموع الكلي للأهمية.
مساهمة الميزة
قياس كمي للتأثير الفردي لكل ميزة على التنبؤ النهائي، غالباً ما يُعبَّر عنه كفرق مقارنة بقيمة مرجعية أو أساسية.
خرائط تنشيط الفئة الموزونة بالتدرج (Grad-CAM)
تقنية تصور للشبكات العصبية التلافيفية تولد خرائط حرارية تحدد المناطق المهمة لتنبؤ محدد باستخدام تدرجات الطبقة النهائية.
قيم تفاعل SHAP
امتداد لقيم SHAP الذي لا يحلل فقط أهمية الميزات الفردية ولكن أيضاً تأثيراتها التفاعلية، مقيماً كيف تؤثر أزواج المتغيرات بشكل جماعي على التنبؤ.