Glossaire IA
Le dictionnaire complet de l'Intelligence Artificielle
SHAP Force Plot
Une visualisation interactive qui montre comment chaque caractéristique pousse la prédiction d'un modèle depuis la valeur de base (moyenne) jusqu'à la prédiction finale pour une observation spécifique.
SHAP Dependence Plot
Une visualisation qui montre l'effet d'une caractéristique sur la prédiction, similaire à un PDP, mais en utilisant les valeurs SHAP pour capturer les interactions et les effets non linéaires.
LIME Explanation
Une représentation graphique qui montre les caractéristiques locales les plus influentes pour une prédiction spécifique, en créant un modèle interprétable simplifié autour de l'observation.
Neural Network Architecture Diagram
Un schéma visuel qui représente les couches, les neurones, les connexions et les flux de données d'un réseau de neurones pour illustrer sa structure complexe.
Class Activation Map (CAM)
Une carte de chaleur qui superpose sur l'image d'entrée les régions les plus importantes pour la prédiction d'une classe spécifique par un réseau de neurones convolutif.
Gradient-weighted Class Activation Mapping (Grad-CAM)
Une amélioration du CAM qui utilise les gradients du score de classe par rapport aux cartes de caractéristiques finales pour créer des visualisations plus précises des régions d'intérêt.
T-SNE Projection
Une visualisation qui réduit la dimensionnalité des données pour projeter les observations dans un espace 2D ou 3D, préservant les structures locales et révélant les clusters.
UMAP Visualization
Une technique de projection non linéaire qui préserve à la plus la structure globale et locale des données dans une visualisation à faible dimension, souvent plus rapide que t-SNE.
Learning Curve Visualization
Un graphique qui montre la performance du modèle sur les ensembles d'entraînement et de validation en fonction de la taille des données pour diagnostiquer le surapprentissage ou le sous-apprentissage.
Permutation Importance Plot
Un graphique qui montre l'importance des caractéristiques en mesurant la diminution de performance du modèle lorsque les valeurs d'une caractéristique sont aléatoirement permutées.
Friedman's H-statistic Visualization
Un graphique qui représente la force des interactions entre caractéristiques dans un modèle, basé sur la statistique H de Friedman pour quantifier les effets d'interaction.
Moran's I Plot
Une visualisation qui représente l'autocorrélation spatiale des résidus d'un modèle pour détecter les dépendances spatiales non modélisées dans les données géographiques.