এআই গ্লসারি
কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার সম্পূর্ণ অভিধান
Prototype Critique
একটি প্রতিনিধিত্বমূলক উদাহরণ যা একটি মডেলের পূর্বাভাসকে নেতিবাচকভাবে প্রভাবিত করে, এবং যা মডেলটি কোথায় ব্যর্থ হয় বা অস্বাভাবিক ফলাফল দেয় তা বোঝার জন্য চিহ্নিত করা হয়।
Méthode des k-Prototypes
একটি হাইব্রিড ক্লাস্টারিং অ্যালগরিদম যা সংখ্যাসূচক ভেরিয়েবলের জন্য k-মিনস এবং ক্যাটাগরিকাল ভেরিয়েবলের জন্য k-মোডসকে একত্রিত করে, এবং মিশ্র ডেটাতে প্রোটোটাইপ সনাক্ত করতে ব্যবহৃত হয়।
Exemple Contrefactuel
একটি ন্যূনতম পরিবর্তিত ইনস্ট্যান্স যা মডেলের পূর্বাভাসকে পরিবর্তন করে, এবং এটি প্রোটোটাইপগুলির পরিপূরক হিসাবে কাজ করে যে ব্যাখ্যা করে যে একটি ভিন্ন ফলাফল পেতে কী পরিবর্তন করতে হবে।
Carte de Similitude de Prototype
একটি ভিজ্যুয়ালাইজেশন যা দেখায় যে একটি নতুন পূর্বাভাস শেখা প্রোটোটাইপগুলির সাথে কীভাবে সম্পর্কিত, যা অ্যানালজি দ্বারা মডেলের সিদ্ধান্তগুলির ব্যাখ্যা সহজ করে।
Sélection de Prototype Basée sur la Densité
একটি পদ্ধতি যা ডেটা স্পেসের উচ্চ-ঘনত্বের অঞ্চলগুলিতে প্রোটোটাইপ সনাক্ত করে, যা নিশ্চিত করে যে প্রতিনিধিত্বমূলক উদাহরণগুলি পরিসংখ্যানগতভাবে গুরুত্বপূর্ণ।
Méthode MMD (Maximum Mean Discrepancy)
একটি পরিসংখ্যানগত পরীক্ষা যা বিতরণের মধ্যে পার্থক্য পরিমাপ করতে ব্যবহৃত হয়, এবং প্রোটোটাইপ নির্বাচনে প্রয়োগ করা হয় যাতে তারা ডেটা স্পেসকে পর্যাপ্তভাবে কভার করে।
Explication par Analogie
একটি ব্যাখ্যার প্যারাডাইম যেখানে একটি পূর্বাভাসকে পরিচিত প্রোটোটাইপগুলির সাথে এর সাদৃশ্যের দ্বারা ন্যায়সঙ্গত করা হয়, যা মানুষের জন্য জটিল সিদ্ধান্তগুলিকে আরও স্বজ্ঞাত করে তোলে।
Prototype de Marge Maximale
একটি প্রোটোটাইপ যা ক্লাস সীমানা থেকে সিদ্ধান্তের দূরত্ব সর্বাধিক করার জন্য নির্বাচিত হয়, যা সবচেয়ে প্রতিনিধিত্বমূলক এবং অস্পষ্টতা-মুক্ত উদাহরণ সরবরাহ করে।
Réseau de Prototypes (ProtoNN)
Architecture de réseau de neurones apprenant explicitement un ensemble de prototypes pour la classification, offrant une interprétabilité intrinsèque par conception.
Coreset de Prototypes
Sous-ensemble minimal de prototypes préservant les propriétés géométriques de l'ensemble de données complet, optimisant l'efficacité des explications sans perte de pertinence.
Méthode des Médoïdes
Variante du k-moyennes où les centres de clusters sont des points de données réels (médoides), garantissant que les prototypes soient des exemples concrets et interprétables.
Pondération de Caractéristiques par Prototype
Technique assignant des poids aux caractéristiques spécifiques à chaque prototype, clarifiant quels aspects sont les plus importants pour chaque type d'exemple représentatif.
Validation Croisée de Prototypes
Processus d'évaluation de la robustesse des explications basées sur des prototypes en testant leur stabilité sur différents sous-ensembles de données d'entraînement.
Prototype Hybride
Exemple représentatif combinant des caractéristiques de plusieurs instances réelles, créé pour synthétiser les traits les plus pertinents d'une classe ou d'un concept.
Méthode de l'Elbow pour Prototypes
Technique heuristique déterminant le nombre optimal de prototypes en identifiant le point où l'ajout de nouveaux exemples n'améliore plus significativement la couverture.
Explication Locale par Prototype
Approche expliquant une prédiction individuelle en l'associant au prototype le plus similaire, fournissant une justification contextuelle et spécifique au cas étudié.