Glossaire IA
Le dictionnaire complet de l'Intelligence Artificielle
Prototype Critique
Exemple représentatif qui influence négativement la prédiction d'un modèle, identifié pour comprendre les cas où le modèle échoue ou produit des résultats contre-intuitifs.
Méthode des k-Prototypes
Algorithme de clustering hybride combinant k-moyennes pour les variables numériques et k-modes pour les variables catégorielles, utilisé pour identifier des prototypes dans des données mixtes.
Exemple Contrefactuel
Instance minimale modifiée qui change la prédiction du modèle, complémentaire aux prototypes en expliquant ce qu'il faudrait changer pour obtenir un résultat différent.
Carte de Similitude de Prototype
Visualisation montrant comment une nouvelle prédiction se rapporte aux prototypes appris, facilitant l'interprétation des décisions du modèle par analogie.
Sélection de Prototype Basée sur la Densité
Méthode identifiant les prototypes dans les régions de haute densité de l'espace des données, garantissant que les exemples représentatifs soient statistiquement significatifs.
Méthode MMD (Maximum Mean Discrepancy)
Test statistique utilisé pour mesurer la différence entre distributions, appliqué à la sélection de prototypes pour s'assurer qu'ils couvrent adéquatement l'espace des données.
Explication par Analogie
Paradigme d'explication où une prédiction est justifiée par sa similarité avec des prototypes connus, rendant les décisions complexes plus intuitives pour les humains.
Prototype de Marge Maximale
Prototype sélectionné pour maximiser la distance de décision par rapport aux frontières de classes, fournissant des exemples les plus représentatifs et non ambigus.
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.