এআই গ্লসারি
কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার সম্পূর্ণ অভিধান
সময়গত স্যালিয়েন্স
ইনপুট ডেটাতে বিঘ্ন ঘটিয়ে এবং মডেলের আউটপুটের উপর এর প্রভাব মাপার মাধ্যমে একটি সময় সিরিজের সবচেয়ে প্রভাবশালী মুহূর্ত বা সময় ব্যবধানগুলি সনাক্ত করার একটি কৌশল।
সময়গত গাইডেড ব্যাকপ্রোপাগেশন
কোন বৈশিষ্ট্যগুলি নিউরনগুলিকে সবচেয়ে বেশি সক্রিয় করে তা ভিজ্যুয়ালাইজ করতে গাইডেড ব্যাকপ্রোপাগেশনকে রিকারেন্ট নিউরাল নেটওয়ার্কের জন্য মানিয়ে নেওয়ার একটি ব্যাখ্যাযোগ্যতা পদ্ধতি।
সময় সিরিজের জন্য LIME
LIME (Local Interpretable Model-agnostic Explanations) অ্যালগরিদমের একটি অভিযোজন, যা সময় সিরিজের বিঘ্নিত সেগমেন্ট তৈরি করে এবং একটি সাধারণ ব্যাখ্যাযোগ্য মডেল প্রশিক্ষণ দিয়ে স্থানীয় ব্যাখ্যা তৈরি করে।
সময়গত SHAP
SHapley Additive exPlanations-এর মানগুলিকে সিকোয়েনশিয়াল ডেটায় প্রসারিত করা, যা সামগ্রিক পূর্বাভাসটি ব্যাখ্যা করতে প্রতিটি সময় পদক্ষেপ বা প্রতিটি মুহূর্তে প্রতিটি বৈশিষ্ট্যের অবদান নির্ধারণ করে।
সময়গত ব্যবধান মাস্কিং
মডেলের সিদ্ধান্তে সময় সিরিজের সম্পূর্ণ সেগমেন্টগুলির সামষ্টিক গুরুত্ব মূল্যায়ন করতে সেগুলিকে মাস্ক বা প্রতিস্থাপন করার একটি ব্যাখ্যাযোগ্যতা পদ্ধতি, যা স্যালিয়েন্সের বিপরীতে পৃথক পয়েন্টগুলির উপর কেন্দ্র করে না।
সময়গত বিবর্তন নিয়ম
একটি নির্দিষ্ট পূর্বাভাসের দিকে নিয়ে যেতে অবস্থা বা প্যাটার্নগুলি কীভাবে সময়ের সাথে বিবর্তিত হয় তা বর্ণনা করে এমন লজিক্যাল নিয়মগুলি বের করার একটি পদ্ধতি, যা সিকোয়েনশিয়াল মডেলের যুক্তিকে স্পষ্ট করে।
ল্যাটেন্ট স্পেসে ট্র্যাজেক্টরি বিশ্লেষণ
একটি মডেলের (যেমন একটি অটোএনকোডার) ল্যাটেন্ট স্পেসে ডেটা সিকোয়েন্সের পথকে ভিজ্যুয়ালাইজ এবং ব্যাখ্যা করার একটি কৌশল, যাতে এর গতিশীলতা এবং শ্রেণিবিভাগ বোঝা যায়।
ওয়েভলেট ডিকম্পোজিশন-ভিত্তিক সময়গত প্রাসঙ্গিকতা
ওয়েভলেটের মাধ্যমে সময় সিরিজটিকে বিভিন্ন ফ্রিকোয়েন্সি এবং সময় স্কেলে বিভক্ত করে এবং তারপর মডেলের পূর্বাভাসের জন্য প্রতিটি উপাদানের প্রাসঙ্গিকতা মূল্যায়ন করার একটি পদ্ধতি।
Explications Contrefactuelles Temporelles
Génération de séries temporelles minimales modifiées qui changent la prédiction du modèle, permettant de comprendre les conditions temporelles critiques qui auraient mené à un résultat différent.
Carte de Chaleur Dynamique
Visualisation d'interprétabilité qui affiche l'importance des caractéristiques (ou des pixels dans une vidéo) de manière évolutive au fil du temps, montrant comment le focus du modèle change.
Interprétabilité par Agrégation de Features Temporelles
Approche qui explique les prédictions en se basant sur des caractéristiques temporelles agrégées (moyenne mobile, variance, etc.) plutôt que sur les points de données bruts, offrant une vue plus macroscopique.
Décomposition de l'Influence par Pas de Temps
Méthode qui isole la contribution de chaque pas de temps individuel à la prédiction finale, souvent en utilisant des techniques de débruitage ou en analysant les gradients à travers les étapes récurrentes.
Analyse de l'Importance des Dépendances à Long Terme
Ensemble de techniques visant à quantifier et visualiser comment les événements lointains dans le passé influencent la prédiction actuelle, un enjeu clé pour les modèles comme les LSTM ou les Transformers.
Explications Causales Temporelles
Méthodologie qui va au-delà de la corrélation pour identifier les relations de cause à effet dans les données séquentielles qui sont exploitées par le modèle, en utilisant des modèles de causalité comme les graphes acycliques causaux temporels.