एआई शब्दावली
आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस का पूर्ण शब्दकोश
Méthodes LIME
Techniques d'interprétation locale expliquant les prédictions individuelles par approximation locale du modèle complexe.
Valeurs SHAP
Approche basée sur la théorie des jeux pour quantifier l'impact de chaque caractéristique sur les prédictions du modèle.
Importance des Caractéristiques
Méthodes évaluant l'influence relative de chaque variable d'entrée dans les décisions du modèle de machine learning.
Visualisation de Modèles
Techniques graphiques pour représenter et comprendre l'architecture, les poids et le comportement des modèles d'IA.
Analyse Contrefactuelle
Génération d'exemples modifiés minimalement pour changer la prédiction, aidant à comprendre les conditions de décision.
Règles d'Interprétation
Extraction de règles logiques compréhensibles à partir de modèles complexes pour expliquer leur comportement.
Méthodes par Gradient
Techniques utilisant les gradients pour visualiser et interpréter les réseaux de neurones profonds.
Arbres de Décision Interprétables
Modèles basés sur des structures hiérarchiques de décisions offrant une transparence naturelle des prédictions.
Interprétabilité Causale
Analyse des relations de cause à effet dans les modèles pour comprendre pourquoi certaines prédictions sont faites.
Métriques d'Interprétabilité
Mesures quantitatives pour évaluer la qualité et la fiabilité des explications générées par les modèles d'IA.
Interprétabilité Intrinsèque
Conception de modèles nativement transparents不需要 d'explications additionnelles post-entraînement.
Explications en Langage Naturel
Génération de descriptions textuelles compréhensibles par les humains pour justifier les décisions des modèles.
Interprétabilité Multimodale
Techniques d'explication adaptées aux modèles traitant simultanément plusieurs types de données (texte, image, audio).
Audits d'Équité
Évaluation systématique des biais et discriminations potentielles dans les décisions des modèles d'IA.
Interprétabilité Post-Hoc
Méthodes appliquées après l'entraînement pour expliquer les décisions de modèles initialement opaques.