AI用語集
人工知能の完全辞典
線形サポートベクターマシン（Linear SVM）
特徴空間でクラスを分離するために線形超平面を使用するSVMアルゴリズムのバージョンであり、重みベクトルは各特徴の重要性を評価するために解釈できます。
決定リストモデル
条件が満たされた最初のルールが予測を決定する「IF-THEN」ルールの順序付きシーケンスであり、解釈が簡単な順次決定構造を提供します。
ベイズルールリスト
ベイズ的技法を使用して予測的で順序付けられたルールセットを発見し、関連する信頼度測定を伴う決定リストを生成する確率的アプローチです。
スコアリングモデル
各特徴に関連付けられたポイントを合計して数値スコアを計算するシステムで、クレジットスコアリングでよく使用され、各ポイントは明示的なリスク要因に直接関連付けられています。
シンボリック重み付きニューラルネットワーク
重みが小さなシンボリック値セット（例：-1、0、1）に制約されているニューラルネットワークアーキテクチャで、接続を単純な論理ルールに変換しやすくします。
ホワイトボックスモデル
内部の動作が人間に透明で理解できるように設計されているモデルの一般的なカテゴリで、深層ニューラルネットワークなどのブラックボックスとは対照的です。
内在的解釈可能性
事後手法を必要とせずに独自の構造で説明できるモデルの特性であり、その設計自体が透明な決定メカニズムに基づいているためです。
分位数回帰モデル
応答変数の条件付き分位数をモデル化する線形回帰の拡張であり、特徴とターゲット分布の様々な点との関係をより細かい視点で提供します。
知識ベースエキスパートシステム
構造化された知識ベースとルールベースの推論エンジンを使用して人間の専門家の意思決定能力をエミュレートするAIプログラムで、推論の各ステップを明示的にします。
解釈可能な隠れマルコフモデル (HMM)
隠れ状態と遷移確率が現実世界の概念やイベントに対応するように制約または設計されているHMMの変種で、予測されたシーケンスの解釈を容易にします。
自己組織化コホーネンマップ (SOM)
高次元データを2Dまたは3Dグリッドに射影し、位相関係を保持し、クラスターの解釈可能な視覚化を可能にする教師なしニューラルネットワーク。
制約付きガウス混合モデル
混合成分が特定の形状または向きを持つように制約されているクラスタリングアルゴリズムで（例：特徴に軸が揃えられている）、各クラスターをより簡単に記述できるようにします。