এআই গ্লসারি
কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার সম্পূর্ণ অভিধান
Contre-exemple
Instance générée qui diffère minimalement de l'entrée originale tout en produisant une prédiction différente du modèle, permettant d'expliquer les conditions de changement de décision.
Distance de Hamming
Métrique mesurant le nombre minimal de caractéristiques à modifier pour transformer une instance en contre-exemple, essentielle pour évaluer la parcimonie des explications.
Validité de contre-exemple
Critère fondamental assurant que le contre-exemple généré produit effectivement la prédiction désirée et différente de celle de l'instance originale.
Proximité spatiale
Mesure de similarité entre l'instance originale et son contre-exemple dans l'espace des caractéristiques, cruciale pour garantir la pertinence et la crédibilité de l'explication.
Actionabilité
Capacité d'un contre-exemple à suggérer des modifications réalisables et pertinentes pour l'utilisateur, transformant l'explication en recommandations pratiques.
Diversité de contre-exemples
Génération d'ensembles de contre-exemples couvrant différentes voies alternatives pour modifier la prédiction, offrant une vision complète des possibilités d'intervention.
Robustesse du modèle
Analyse de la stabilité des prédictions face aux contre-exemples, révélant les points faibles du modèle et ses zones de sensibilité aux variations d'entrée.
Interface homme-machine
Système interactif permettant aux utilisateurs de générer et explorer des contre-exemples, facilitant la compréhension intuitive des mécanismes de décision du modèle.
কারণগত ব্যাখ্যা
পরিসংখ্যানগত সম্পর্কের বাইরে গিয়ে বৈশিষ্ট্য এবং পূর্বাভাসের মধ্যে কার্যকারণ সম্পর্ক চিহ্নিত করার জন্য পাল্টা উদাহরণগুলির সম্প্রসারণ।
পাল্টা উদাহরণের সংগ্রহ
সিদ্ধান্ত সীমানার বহুমাত্রিক বোঝাপড়া প্রদান করে, পরিবর্তনের বিভিন্ন মাত্রা অন্বেষণ করে সংগঠিত পাল্টা উদাহরণের সংগ্রহ।
জরিমানা নিয়মিতকরণ
অবাস্তব বা অত্যধিক পরিবর্তন এড়িয়ে পাল্টা উদাহরণ তৈরির সময় অনুমোদিত পরিবর্তনের মাত্রা নিয়ন্ত্রণকারী প্রক্রিয়া।
সদস্যতা সীমাবদ্ধতা
সমস্যার শারীরিক বা যৌক্তিক সীমা মেনে চলতে গিয়ে পাল্টা উদাহরণগুলি বৈধ এবং সম্ভাব্য ডোমেনে থাকার নিশ্চয়তা প্রদানকারী নিয়ম।
অন্বেষণ পদ্ধতি
মডেলের উচ্চ-মাত্রিক বৈশিষ্ট্য স্থানে কার্যকরভাবে প্রাসঙ্গিক পাল্টা উদাহরণ আবিষ্কারের জন্য পদ্ধতিগত অ্যালগরিদম।
খরচ ফাংশন
একাধিক মানদণ্ড একত্রিত করে পাল্টা উদাহরণের গুণমান মূল্যায়নের জন্য গাণিতিক অভিব্যক্তি, যা সর্বাধিক প্রাসঙ্গিক সমাধানের দিকে অপ্টিমাইজেশনকে নির্দেশনা দেয়।