এআই গ্লসারি
কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার সম্পূর্ণ অভিধান
Fidélité
Mesure quantifiant la capacité d'une explication à représenter fidèlement le comportement réel du modèle sous-jacent, évaluée par la corrélation entre les prédictions de l'explication et celles du modèle original.
Stabilité
Indicateur mesurant la cohérence des explications générées pour des entrées similaires ou légèrement perturbées, garantissant la robustesse des interprétations face aux variations mineures des données.
Compréhensibilité
Métrique évaluant la facilité avec laquelle un humain peut interpréter et comprendre une explication, souvent mesurée par la complexité linguistique ou structurelle de la représentation explicative.
Pertinence
Score quantifiant le degré de pertinence des caractéristiques mises en évidence dans l'explication par rapport à la prédiction du modèle, évalué par l'importance attribuée aux variables influentes.
Complétude
Mesure évaluant si une explication capture tous les facteurs pertinents ayant contribué à la décision du modèle, sans omettre d'informations cruciales pour l'interprétation complète.
Cohérence
Indicateur quantifiant la cohérence logique entre différentes explications générées par le même modèle, assurant l'absence de contradictions dans les interprétations sur des prédictions similaires.
Sensibilité
Score évaluant comment les explications varient en fonction des changements dans les caractéristiques d'entrée, mesurant la réactivité des méthodes explicatives aux modifications des données.
Robustesse
Mesure quantifiant la résistance des explications aux perturbations malveillantes ou aux attaques adversariales, garantissant la fiabilité des interprétations dans des conditions dégradées.
বিশ্বাসযোগ্যতা স্কোর
একটি সাংখ্যিক নির্দেশক যা একটি ব্যাখ্যার সাথে যুক্ত নিশ্চিততার মাত্রা মূল্যায়ন করে, কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা মডেল দ্বারা প্রদত্ত ব্যাখ্যার নির্ভরযোগ্যতা প্রতিফলিত করে।
ব্যাখ্যার গভীরতা
একটি ব্যাখ্যার বিস্তারিততা এবং সূক্ষ্মতার স্তর পরিমাপকারী মেট্রিক, যা মডেলের অভ্যন্তরীণ প্রক্রিয়াগুলি কতটা গভীরতা পর্যন্ত প্রকাশ করা হয় তা পরিমাপ করে।
কভারেজ
মডেলের উদাহরণ বা বৈশিষ্ট্যগুলির যে অনুপাত ব্যাখ্যা পদ্ধতি দ্বারা কার্যকরভাবে ব্যাখ্যা করা হয় তা মূল্যায়নকারী স্কোর, প্রয়োগযোগ্যতার পরিধি পরিমাপ করে।
গণনা সময়
ব্যাখ্যা তৈরি করার জন্য প্রয়োজনীয় সময়গত জটিলতা পরিমাপকারী পরিমাণগত মেট্রিক, যা ব্যাখ্যামূলক পদ্ধতিগুলির ব্যবহারিকতা এবং স্কেলযোগ্যতাকে সরাসরি প্রভাবিত করে।
ব্যাখ্যামূলক নির্ভুলতা
ব্যাখ্যাগুলির পরিমাণগত সঠিকতা মূল্যায়নকারী নির্দেশক, যা নির্ধারিত গুরুত্বের ওজন এবং পূর্বাভাসে বৈশিষ্ট্যগুলির প্রকৃত প্রভাবের মধ্যে সঙ্গতি পরিমাপ করে।
সূক্ষ্মতা
ব্যাখ্যার বিস্তারিততার স্তর সংজ্ঞায়িতকারী মেট্রিক, যা মডেলের সামগ্রিক ব্যাখ্যা থেকে শুরু করে প্রতিটি পৃথক পূর্বাভাসের জন্য নির্দিষ্ট স্থানীয় ব্যাখ্যা পর্যন্ত বিস্তৃত।
স্থানীয় বিশ্বস্ততা
একটি পৃথক পূর্বাভাসের জন্য একটি ব্যাখ্যার নির্ভুলতা পরিমাপকারী নির্দিষ্ট মেট্রিক, যা মডেলের স্থানীয় আচরণ এবং এর ব্যাখ্যামূলক অনুমানের মধ্যে সঙ্গতি মূল্যায়ন করে।
সামগ্রিক বিশ্বস্ততা
সমস্ত পূর্বাভাসের উপর মডেলের সামগ্রিক আচরণকে বিশ্বস্তভাবে উপস্থাপন করার জন্য একটি ব্যাখ্যার ক্ষমতা পরিমাপকারী নির্দেশক, যা সামগ্রিক অনুমানের নির্ভুলতা পরিমাপ করে।