قاموس الذكاء الاصطناعي
القاموس الكامل للذكاء الاصطناعي
الأهمية العالمية للميزات
طريقة تفسير تقيّم التأثير المتوسط لكل متغير تنبؤي على نموذج بأكمله، مما يسمح بترتيب الميزات حسب مساهمتها العالمية في التنبؤات.
قيم SHAP العالمية
نهج قائم على نظرية الألعاب يقيس المساهمة المتوسطة لكل خاصية في تنبؤات النموذج عبر مجموعة البيانات بأكملها، مضمناً اتساقاً رياضياً وخصائص جمعية.
مخطط الاعتماد الجزئي (PDP)
تصور يظهر التأثير الهامشي المتوسط لمتغير واحد أو اثنين على تنبؤ النموذج، باستبعاد تأثير المتغيرات الأخرى للكشف عن العلاقات العالمية.
التأثيرات المحلية المتراكمة (ALE)
تقنية تفسير تحسب التأثير المتوسط للميزات على التنبؤات المحلية، متجنبة التحيزات الارتباطية الموجودة في مخططات الاعتماد الجزئي وتوفر تقديرات أكثر موثوقية للتأثيرات العالمية.
النماذج البديلة العالمية
نماذج قابلة للتفسير (مثل أشجار القرار أو الانحدار الخطي) مدربة لتقليد السلوك العالمي لنموذج صندوق أسود معقد، تقدم تقريباً مبسطاً لكن مفهوماً.
أهمية الميزات بالتبديل
طريقة محايدة تقيّم أهمية المتغيرات بقياس تدهور أداء النموذج عندما يتم تبديل قيم ميزة بشكل عشوائي، كاشفة عن مساهمتها العالمية.
الطرق المحايدة للنماذج
مناهج تفسير تعمل مع أي نوع من نماذج التعلم الآلي دون الحاجة للوصول للبنية الداخلية، معتمدة فقط على المدخلات والمخرجات لتحليل السلوك العالمي.
التأثيرات العالمية للميزات
تحليل شامل لتأثير كل متغير على تنبؤات النموذج عبر كامل فضاء البيانات، جامعاً بين الاتجاه، المقدار، وشكل التأثير لفهم شمولي.
منحنيات ICE (التوقع الشرطي الفردي)
تصور يرسم التوقعات الفردية للنموذج لقيم مختلفة لميزة معينة، مما يسمح بمراقبة تباين التأثيرات وتجميع هذه المعلومات لفهم شامل.
إحصائية فريدمان H
مقياس كمي يقيم قوة التفاعلات بين المتغيرات في نماذج التعلم الآلي، مما يسمح بتحديد التبعيات غير الخطية التي تؤثر بشكل عام على التوقعات.
تصور النموذج الشامل
مجموعة من التقنيات الرسومية والمرئية التي تتيح تمثيلًا موجزًا لسلوك النموذج الشامل، بما في ذلك العلاقات بين الميزات وأنماط القرار ومناطق اليقين.
المساهمة الشاملة للميزات
تحديد كمي للمساهمة المتوسطة لكل خاصية في الفرق بين توقعات النموذج وخط أساس مرجعي، مما يكشف عن التأثير الشامل للمتغيرات على القرارات.
التفسير الشامل المخصص للنموذج
طرق تفسير مصممة خصيصًا لأنواع معينة من النماذج (مثل الأوزان في الشبكات العصبية أو القواعد في أشجار القرار) لشرح سلوكها الشامل.
تحليل الحساسية الشامل
دراسة منهجية لتغير مخرجات النموذج بناءً على تغيرات مدخلاته عبر مجال الإدخال بأكمله، لتحديد العوامل الأكثر تأثيرًا على السلوك الشامل.
استخراج القواعد الشاملة
عملية تولد مجموعة من القواعد القابلة للتفسير التي تلتقط السلوك الشامل لنموذج معقد، وتحول التوقعات الآلية إلى معرفة صريحة وقابلة للتعميم.