قاموس الذكاء الاصطناعي
القاموس الكامل للذكاء الاصطناعي
الاختبار العدائي
طريقة تقييم تتضمن تعريض نموذج لأمثلة مصممة خصيصًا لإحداث أخطاء في التنبؤ، مما يكشف عن نقاط ضعفه أمام الهجمات المستهدفة.
اكتشاف تحول التوزيع
عملية تحديد التغيرات في توزيع بيانات الإدخال مقارنة ببيانات التدريب، وهي ضرورية للحفاظ على أداء النموذج في الإنتاج.
اختبار الإجهاد
تقييم مكثف لحدود النموذج عن طريق تعريضه لظروف قصوى أو غير عادية لتحديد نقاط الفشل المحتملة.
تحليل الاضطراب
دراسة منهجية لتأثير التعديلات الصغيرة في بيانات الإدخال على تنبؤات النموذج، وبالتالي قياس حساسيته للتغيرات.
مقاييس المتانة
مؤشرات كمية لقياس مقاومة النموذج للاضطرابات، مثل معدل الدقة تحت الضوضاء أو تباين التنبؤات.
التحقق من صحة الإدخال
عملية التحقق من بيانات الإدخال للتأكد من أنها تلتزم بالقيود المتوقعة، مما يحمي النموذج من المدخلات الضارة أو غير الصالحة.
اختبار الحدود
تقييم سلوك النموذج عند حدود مساحة قراره، حيث تكون التنبؤات أكثر عرضة للتغير تحت الاضطرابات الطفيفة.
معايرة النموذج
تعديل درجات ثقة النموذج لتعكس بدقة الاحتمالية الحقيقية لتصحيح التنبؤات.
استقرار أهمية الميزة
تقييم اتساق أهمية الميزات في ظل اضطرابات البيانات المختلفة، وقياس موثوقية قابلية تفسير النموذج.
متانة تكييف النطاق
قدرة النموذج على الحفاظ على أدائه عند مواجهة بيانات قادمة من نطاقات مختلفة قليلاً عن تلك الخاصة بالتدريب.
اختبار مرونة القيم الشاذة
تقييم قدرة النموذج على التعامل مع القيم الشاذة دون تدهور كبير في أدائه التنبؤي.
المتانة الزمنية
قياس استقرار تنبؤات النموذج في مواجهة التطورات الزمنية لأنماط البيانات، وهو أمر حاسم بشكل خاص للسلاسل الزمنية.
اختبار الهجوم القائم على التدرج
محاكاة الهجمات باستخدام تدرجات النموذج لإنشاء اضطرابات مثالية تزيد من أخطاء التنبؤ إلى أقصى حد.