এআই গ্লসারি
কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার সম্পূর্ণ অভিধান
স্থিতিশীলতা (Stability)
একই ধরনের উদাহরণ বা একই উদাহরণের সামান্য ডেটা পরিবর্তনের জন্য তৈরি করা ব্যাখ্যার সামঞ্জস্য পরিমাপ। কম স্থিতিশীলতা একটি অস্থিতিশীল ব্যাখ্যা বা অস্থিতিশীল মডেল নির্দেশ করতে পারে।
অনুগতাহীনতা (Infidelity)
ব্যাখ্যা মডেলের গ্রেডিয়েন্ট এবং ব্ল্যাক বক্স মডেলের গ্রেডিয়েন্টের মধ্যে পার্থক্য পরিমাপক মেট্রিক। এটি একটি ব্যাখ্যার ইনপুট পরিবর্তনের প্রতি মডেলের সংবেদনশীলতা সঠিকভাবে ক্যাপচার করার ক্ষমতা পরিমাপ করে।
ব্যাখ্যার জটিলতা (Explanation Complexity)
একটি ব্যাখ্যার সরলতা বা সংক্ষিপ্ততার পরিমাপ, প্রায়শই নিয়ম, ফিচার বা নন-জিরো টার্মের সংখ্যা দ্বারা মূল্যায়ন করা হয়। কম জটিলতা মানুষের বোঝার জন্য ভালো।
রোবাস্টনেস স্কোর (Robustness Score)
ইনপুট ডেটাতে প্রতিকূল বিঘ্নের মুখে ব্যাখ্যার পরিবর্তনের পরিমাণগত মূল্যায়ন। উচ্চ স্কোর মানে ব্যাখ্যাগুলো আক্রমণ এবং শোরগোলের বিরুদ্ধে ভালোভাবে প্রতিরোধ করে।
ফিডেলিটি এরিয়া আন্ডার কার্ভ (AUC-Fidelity)
পাড়ার আকার বা ব্যবহৃত ফিচারের সংখ্যার উপর নির্ভর করে ফিডেলিটির কার্ভের নিচের এলাকা গণনা করে এমন সমষ্টিগত মেট্রিক। এটি ব্যাখ্যা পদ্ধতির সামগ্রিক কর্মক্ষমতা তুলনা করতে সহায়তা করে।
স্থানীয় প্রেডিকশন গ্যাপ (Local Prediction Gap)
একটি নির্দিষ্ট উদাহরণের জন্য ব্ল্যাক বক্স মডেলের প্রেডিকশন এবং ব্যাখ্যা মডেলের প্রেডিকশনের মধ্যে পরম পার্থক্য। এই মেট্রিক স্থানীয় আনুমানিকতার সঠিকতা মূল্যায়ন করে।
কম্প্রেশন রেট (Compression Rate)
মূল মডেলের ফিচার সংখ্যা এবং সরলীকৃত ব্যাখ্যায় ফিচার সংখ্যার মধ্যে অনুপাত। এটি সম্পূর্ণ মডেলের তুলনায় ব্যাখ্যার সরলীকরণের মাত্রা পরিমাপ করে।
ব্যাখ্যার সামঞ্জস্য (Explanation Coherence)
একই ক্লাসের বিভিন্ন উদাহরণ বা প্রতিবেশী উদাহরণের জন্য তৈরি ব্যাখ্যার মধ্যে যৌক্তিক সামঞ্জস্যের পরিমাপ। এটি ব্যাখ্যা সিস্টেমের সামগ্রিক সামঞ্জস্য মূল্যায়ন করে।
ব্যাখ্যা ক্ষতি ফাংশন (Explanation Loss Function)
একটি গাণিতিক উদ্দেশ্য ফাংশন যা একটি ব্যাখ্যা মডেলের প্যারামিটার অপ্টিমাইজ করতে ব্যবহৃত হয়। এটি সাধারণত মূল মডেলের প্রতি বিশ্বস্ততা এবং ব্যাখ্যার জটিলতার মধ্যে ভারসাম্য বজায় রাখে।
শব্দ সংবেদনশীলতা (Noise Sensitivity)
একটি মেট্রিক যা ইনপুট ডেটাতে এলোমেলো শব্দ যোগ করা হলে ব্যাখ্যাগুলির পরিবর্তন পরিমাপ করে। নির্ভরযোগ্য ব্যাখ্যার জন্য কম শব্দ সংবেদনশীলতা কাম্য।
ব্যাখ্যা একঘেয়েতা (Explanation Monotonicity)
একটি বৈশিষ্ট্য যা পরিমাপ করে যে ব্যাখ্যায় বৈশিষ্ট্যগুলির গুরুত্ব ইনপুট মানের একঘেয়ে পরিবর্তনের সাথে সামঞ্জস্যপূর্ণভাবে পরিবর্তিত হয় কিনা। এটি ব্যাখ্যার দিকনির্দেশক সামঞ্জস্য নিশ্চিত করে।
পুনর্গঠন ত্রুটি (Reconstruction Error)
একটি মেট্রিক যা মূল মডেলের আচরণ পুনর্গঠন করার জন্য একটি ব্যাখ্যার ক্ষমতা মূল্যায়ন করে, প্রায়শই পূর্বাভাসের মধ্যে গড় বর্গ ত্রুটি দ্বারা পরিমাপ করা হয়। এটি মডেল ডিস্টিলেশন ভিত্তিক পদ্ধতির জন্য গুরুত্বপূর্ণ।
নির্বাচনী সূচক (Selectivity Index)
একটি পরিমাপ যা একটি প্রদত্ত পূর্বাভাসের জন্য সবচেয়ে প্রাসঙ্গিক বৈশিষ্ট্যগুলিতে ফোকাস করার জন্য একটি ব্যাখ্যা পদ্ধতির ক্ষমতা পরিমাপ করে। উচ্চ সূচক মূল ভেরিয়েবলগুলির আরও ভাল সনাক্তকরণ নির্দেশ করে।
স্বাভাবিককৃত বিশ্বস্ততা স্কোর (Normalized Fidelity Score)
বিশ্বস্ততার একটি মেট্রিক যা 0 থেকে 1 পর্যন্ত স্কেল করা হয় বিভিন্ন মডেল এবং ব্যাখ্যা পদ্ধতির মধ্যে তুলনা সহজ করার জন্য। এটি ব্যাখ্যার মানের মানসম্মত মূল্যায়ন ermöglicht।
বৈশিষ্ট্য অপসারণ মূল্যায়ন প্রোটোকল (Feature Ablation Evaluation Protocol)
একটি পদ্ধতিগত পদ্ধতি যা গুরুত্বপূর্ণ হিসাবে চিহ্নিত বৈশিষ্ট্যগুলি সরানো বা মাস্ক করা হলে মডেলের কর্মক্ষমতার প্রভাব পরিমাপ করে একটি ব্যাখ্যার গুণমান মূল্যায়ন করে।
সম্পূর্ণতা মেট্রিক (Completeness Metric)
একটি পরিমাণগত মূল্যায়ন যা পরিমাপ করে যে একটি ব্যাখ্যা একটি নির্দিষ্ট পূর্বাভাসে অবদান রাখা সমস্ত প্রাসঙ্গিক কারণ ক্যাপচার করে কিনা। এটি আংশিক বা অসম্পূর্ণ ব্যাখ্যার বিরোধিতা করে।
ব্যাখ্যার প্রকরণ (Explanation Variance)
একই উদাহরণের জন্য একাধিক বার চালানো ব্যাখ্যাগুলোর বিচ্ছুরণের পরিসংখ্যানিক পরিমাপ। কম প্রকরণ ব্যাখ্যার পুনরুৎপাদনযোগ্যতা ও নির্ভরযোগ্যতার জন্য অপরিহার্য।