एआई शब्दावली
आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस का पूर्ण शब्दकोश
स्थानीय बनाम वैश्विक एट्रिब्यूशन
व्यक्तिगत भविष्यवाणियों (स्थानीय) को समझाने वाली विधियों और पूरे डेटासेट पर विशेषताओं के महत्व का मूल्यांकन करने वाली विधियों (वैश्विक) के बीच अंतर।
मॉडल-अज्ञेयवादी एट्रिब्यूशन
स्पष्टीकरण के दृष्टिकोण जो मॉडल की आंतरिक संरचना से स्वतंत्र रूप से काम करते हैं, एट्रिब्यूशन उत्पन्न करने के लिए इसे ब्लैक बॉक्स के रूप में मानते हैं।
मॉडल-विशिष्ट एट्रिब्यूशन
एट्रिब्यूशन तकनीकें जो अधिक सटीक स्पष्टीकरण प्रदान करने के लिए किसी मॉडल (निर्णय वृक्ष, तंत्रिका नेटवर्क) की विशिष्ट आंतरिक संरचना का उपयोग करती हैं।
अटेंशन मैकेनिज्म
तंत्रिका नेटवर्क के घटक जो इनपुट के विभिन्न भागों के लिए महत्व वजन सीखते हैं, स्वाभाविक रूप से एट्रिब्यूशन मैकेनिज्म के रूप में कार्य करते हैं।
लेयर-वाइज रिलेवेंस प्रोपेगेशन
तकनीक जो नेटवर्क के माध्यम से पीछे की ओर भविष्यवाणी को प्रसारित करती है, आउटपुट प्रासंगिकता को परत दर परत न्यूरॉन्स और इनपुट विशेषताओं में वितरित करती है।
फीचर एब्लेशन
मॉडल प्रदर्शन पर उनके व्यक्तिगत प्रभाव का मूल्यांकन करने के लिए विशेषताओं को व्यवस्थित रूप से हटाने या मास्क करने की तकनीक।
पाथ एट्रिब्यूशन
एट्रिब्यूशन विधि जो तंत्रिका नेटवर्क में सक्रियण पथों का अनुसरण करती है, उनके योगदान प्रवाह के आधार पर इनपुट विशेषताओं को क्रेडिट आवंटित करती है।
ग्रेडिएंट-आधारित एट्रिब्यूशन
विधियों का परिवार जो विशेषताओं की संवेदनशीलता और महत्व को मापने के लिए इनपुट के संबंध में आउटपुट के ग्रेडिएंट का उपयोग करता है।
फीचर इंटरैक्शन
मॉडल की भविष्यवाणी पर उनके व्यक्तिगत योगदान से परे, जोड़े या समूहों की विशेषताओं के संयुक्त प्रभाव का माप।
इनपुट एट्रिब्यूशन
मॉडल के निर्णय में उनकी भूमिका को समझाने के लिए इनपुट के विशिष्ट तत्वों (पिक्सेल, शब्द, चर) को महत्व स्कोर आवंटित करने की प्रक्रिया।