এআই গ্লসারি
কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার সম্পূর্ণ অভিধান
ফিডেলিটি স্কোর (Fidelity Score)
পরীক্ষার ডেটাসেটে মূল মডেল এবং আনুমানিক মডেল (সারোগেট) এর পারফরম্যান্সের পার্থক্য হিসাবে গণনা করা একটি পরিমাণগত মেট্রিক।
ব্যাখ্যার রোবাস্টনেস (Robustness of Explanation)
ইনপুট ডেটা বা মডেলে ছোট ছোট পরিবর্তন সহ্য করার ক্ষমতা, যাতে ব্যাখ্যাটি উল্লেখযোগ্যভাবে পরিবর্তিত না হয়।
সারোগেট মডেল প্রেডিকশন এরর (Surrogate Model Error)
মূল মডেলের ভবিষ্যদ্বাণী এবং একটি ব্যাখ্যাযোগ্য মডেলের ভবিষ্যদ্বাণীর মধ্যে পার্থক্য, যা প্রথমটির আচরণ অনুকরণ করার জন্য প্রশিক্ষিত।
ব্যাখ্যার R² (Explanation R-squared)
নির্ধারণের সহগ যা মূল মডেলের ভবিষ্যদ্বাণীর প্রকরণের কত অংশ সারোগেট মডেল দ্বারা ব্যাখ্যা করা হয় তা পরিমাপ করে।
ক্লাস ফিডেলিটি (Class Fidelity)
শ্রেণীবিভাগ সমস্যার জন্য একটি নির্দিষ্ট পরিমাপ যা মূল মডেলের মতো একই শ্রেণীর ভবিষ্যদ্বাণী সংরক্ষণ করে কিনা তা মূল্যায়ন করে।
রিগ্রেশন ফিডেলিটি (Regression Fidelity)
রিগ্রেশন মডেলের জন্য, মূল মডেলের ভবিষ্যদ্বাণী এবং ব্যাখ্যার মধ্যে সংখ্যাসূচক নৈকট্য মূল্যায়ন করে, প্রায়শই গড় বর্গ ত্রুটি মাধ্যমে।
স্থানীয় বনাম গ্লোবাল ফিডেলিটি (Local vs Global Fidelity)
একটি ব্যাখ্যার একটি একক ভবিষ্যদ্বাণীর জন্য মডেলকে সঠিকভাবে উপস্থাপন করার ক্ষমতা (স্থানীয়) বা এর সম্পূর্ণ ভবিষ্যদ্বাণী স্থানের জন্য (গ্লোবাল) এর মধ্যে পার্থক্য।
কমপ্লেক্সিটি-ফিডেলিটি ট্রেড-অফ (Complexity-Fidelity Trade-off)
একটি ব্যাখ্যার জটিলতা (যেমন: নিয়মের সংখ্যা) এবং এর ফিডেলিটির মধ্যে সম্পর্ক বিশ্লেষণ, ব্যাখ্যাযোগ্যতা এবং নির্ভুলতার মধ্যে একটি সর্বোত্তম ভারসাম্য খোঁজা।
কাউন্টারফ্যাকচুয়াল ফিডেলিটি (Counterfactual Fidelity)
একটি কাউন্টারফ্যাকচুয়াল ব্যাখ্যা, যা একটি পূর্বাভাস কীভাবে পরিবর্তন করা যায় তা দেখায়, তা পরিবর্তিত ইনস্ট্যান্সের আশেপাশে মডেলের আচরণের প্রতি কতটা বিশ্বস্ত থাকে তা মূল্যায়ন করে।
ফিচার অ্যাট্রিবিউশন ফিডেলিটি (Feature Attribution Fidelity)
SHAP বা LIME-এর মতো পদ্ধতির জন্য, পরিমাপ করে যে বৈশিষ্ট্যের গুরুত্বের যোগফল পূর্বাভাস এবং প্রত্যাশিত বেসলাইন মানের মধ্যে পার্থক্যের কতটা কাছাকাছি পৌঁছায়।
নরমালাইজড ফিডেলিটি এরর (Normalized Fidelity Error)
বিভিন্ন মডেল বা ডেটাসেটের মধ্যে ন্যায্য তুলনা করার অনুমতি দেওয়ার জন্য স্কেল করা ফিডেলিটি ত্রুটির সংস্করণ।
কনসেপ্ট ফিডেলিটি (Concept Fidelity)
উচ্চ-স্তরের ধারণার উপর ভিত্তি করে একটি ব্যাখ্যা (যেমন: 'ডোরাকাটা', 'লোম') মডেলের যুক্তিকে কতটা বিশ্বস্তভাবে ধারণ করে তা পরিমাপ করে।
রুল ফিডেলিটি (Rule Fidelity)
একটি মডেল ব্যাখ্যা করার জন্য নিষ্কাশিত নিয়মের সেটের সঠিকতা মূল্যায়ন করে, নিয়ম এবং মডেল যেসব ইনস্ট্যান্সে একমত হয় তার অনুপাত পরিমাপ করে।