এআই গ্লসারি
কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার সম্পূর্ণ অভিধান
অ্যাঙ্কর
স্থানীয় ব্যাখ্যার একটি পদ্ধতি যা উচ্চ নির্ভুলতার IF-THEN নিয়ম (অ্যাঙ্কর) চিহ্নিত করে যা স্থানীয়ভাবে পূর্বাভাসকে স্থির করে, নিশ্চিত করে যে অ-আবৃত বৈশিষ্ট্যগুলির পরিবর্তন পূর্বাভাসকে প্রভাবিত করে না।
কাউন্টারফ্যাকচুয়াল এক্সপ্লানেশন
একটি পদ্ধতি যা সর্বনিম্ন কাল্পনিক পরিস্থিতি তৈরি করে যা দেখায় কিভাবে ইনপুট বৈশিষ্ট্যগুলি পরিবর্তন করে একটি ভিন্ন পূর্বাভাস পাওয়া যায়, এইভাবে মডেলের সিদ্ধান্ত সীমানা ব্যাখ্যা করে।
স্থানীয় সারোগেট মডেল
সরলীকৃত মডেল যা একটি জটিল মডেলের আচরণকে শুধুমাত্র একটি নির্দিষ্ট পূর্বাভাসের আশেপাশে অনুমান করার জন্য প্রশিক্ষিত, স্থানীয়ভাবে ব্যাখ্যাযোগ্য ব্যাখ্যা প্রদান করে।
LRP (লেয়ার-ওয়াইজ রিলেভেন্স প্রোপাগেশন)
একটি ব্যাকপ্রোপাগেশন কৌশল যা নিউরাল নেটওয়ার্কের চূড়ান্ত পূর্বাভাসকে এর স্তরগুলির মাধ্যমে ইনপুট বৈশিষ্ট্যগুলিতে পুনর্বিতরণ করে, তাদের পৃথক অবদান পরিমাপ করে।
ডিপলিফট
গভীর নিউরাল নেটওয়ার্কের জন্য প্রাসঙ্গিকতা অ্যাট্রিবিউশন পদ্ধতি যা প্রতিটি নিউরনের অ্যাক্টিভেশনকে তার রেফারেন্স অবস্থার সাথে তুলনা করে, গ্রেডিয়েন্টের পরিবর্তে পার্থক্য দ্বারা অবদান গণনা করে।
ইন্টিগ্রেটেড গ্রেডিয়েন্টস
একটি অ্যাট্রিবিউশন কৌশল যা একটি বেসলাইন রেফারেন্স থেকে বর্তমান ইনপুট পর্যন্ত একটি পথ বরাবর গ্রেডিয়েন্টগুলিকে সংহত করে, সংবেদনশীলতা এবং বাস্তবায়ন অপরিবর্তনীয়তার মতো অ্যাক্সিয়োম বৈশিষ্ট্য নিশ্চিত করে।
অক্লুশন সেনসিটিভিটি
স্থানীয় ব্যাখ্যার একটি পদ্ধতি যা ইনপুটের অঞ্চলগুলিকে পদ্ধতিগতভাবে মাস্ক করে এবং পূর্বাভাসের উপর প্রভাব পর্যবেক্ষণ করে, মডেলের সিদ্ধান্তের জন্য সমালোচনামূলক অঞ্চলগুলি চিহ্নিত করে।
ইনফ্লুয়েন্স ফাংশন
একটি বিশ্লেষণাত্মক কৌশল যা অনুমান করে যে মডেলের প্যারামিটার এবং এর পূর্বাভাসগুলি কীভাবে পরিবর্তিত হবে যদি একটি নির্দিষ্ট প্রশিক্ষণ বিন্দু পরিবর্তিত হয়, একটি পূর্বাভাসের জন্য প্রভাবশালী ডেটা চিহ্নিত করে।
ICE (ব্যক্তিগত শর্তাধীন প্রত্যাশা)
একটি পদ্ধতি যা দেখায় কিভাবে একটি মডেলের পূর্বাভাস একটি পৃথক পর্যবেক্ষণের জন্য পরিবর্তিত হয় যখন একটি বৈশিষ্ট্যের মান পরিবর্তিত হয়, যা বিষম প্রভাব এবং মিথস্ক্রিয়া প্রকাশ করে।
কার্নেল SHAP
SHAP-এর একটি বৈকল্পিক যা কার্নেল পদ্ধতি ব্যবহার করে সমস্ত জোট গণনা না করেই শ্যাপলি মান অনুমান করে, যেকোনো মেশিন লার্নিং মডেলের জন্য প্রযোজ্য।
ট্রি SHAP
SHAP-এর একটি অপ্টিমাইজড বাস্তবায়ন যা বিশেষভাবে গাছ-ভিত্তিক মডেলের জন্য ডিজাইন করা হয়েছে, গাছের কাঠামো ব্যবহার করে বহুপদী সময়ে সঠিক শ্যাপলি মান গণনা করে।
স্থানীয় বিশ্বস্ততা
একটি পরিমাপ যা মূল মডেলের পূর্বাভাসকে একটি নির্দিষ্ট উদাহরণের আশেপাশে একটি স্থানীয় ব্যাখ্যা মডেল কতটা সঠিকভাবে পুনরুত্পাদন করে তা মূল্যায়ন করে, ব্যাখ্যার উপর আস্থার জন্য গুরুত্বপূর্ণ।
বৈশিষ্ট্য বিঘ্ন
একটি স্থানীয় বিশ্লেষণ কৌশল যা পূর্বাভাসের পরিবর্তনগুলি পর্যবেক্ষণ করতে ইনপুট বৈশিষ্ট্যগুলিকে পদ্ধতিগতভাবে পরিবর্তন করে, একটি নির্দিষ্ট সিদ্ধান্তের জন্য সবচেয়ে সংবেদনশীল বৈশিষ্ট্যগুলি চিহ্নিত করে।
স্থানীয় বৈশিষ্ট্য আরোপণ
প্রতিটি বৈশিষ্ট্যের অবদান একটি নির্দিষ্ট পূর্বাভাসে পরিমাপ করার প্রক্রিয়া, যা সামগ্রিক গুরুত্ব থেকে আলাদা যা সম্পূর্ণ ডেটাসেট বিবেচনা করে।
সিদ্ধান্ত সীমানা ভিজ্যুয়ালাইজেশন
একটি গ্রাফিকাল পদ্ধতি যা দেখায় কিভাবে মডেলটি একটি নির্দিষ্ট পূর্বাভাসের চারপাশে শ্রেণিগুলিকে আলাদা করে, স্থানীয় সিদ্ধান্ত প্রক্রিয়া এবং পূর্বাভাসের দৃঢ়তা বোঝাতে সাহায্য করে।
স্থানীয় রৈখিক আনুমানিক
একটি কৌশল যা একটি পূর্বাভাস বিন্দুর চারপাশে একটি সাধারণ রৈখিক মডেল দ্বারা একটি অ-রৈখিক মডেলকে স্থানীয়ভাবে অনুমান করে, জটিল সিদ্ধান্তগুলির ব্যাখ্যা সহজ করে।
স্থানীয় বিন্যাস গুরুত্ব
বৈশিষ্ট্য র্যান্ডমাইজেশনের প্রভাব মূল্যায়নের একটি পারমিউটেশন গুরুত্বের বৈকল্পিক যা পুরো ডেটাসেটের পরিবর্তে একটি নির্দিষ্ট ভবিষ্যদ্বাণীতে প্রভাব মূল্যায়ন করে।