AI用語集
人工知能の完全辞典
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用語
用語
反例
元の入力から最小限の差分で生成されながら、モデルの予測を変えるインスタンス。決定変更の条件を説明することを可能にする。
用語
ハミング距離
インスタンスを反例に変換するために変更する必要のある特徴量の最小数を測定する指標。説明の簡潔さを評価するために不可欠。
用語
反例の妥当性
生成された反例が実際に元のインスタンスとは異なる望ましい予測を生み出すことを保証する基本的な基準。
用語
空間的近接性
特徴空間における元のインスタンスとその反例の間の類似性の尺度。説明の関連性と信頼性を保証するために重要。
用語
実行可能性
反例がユーザーにとって実現可能かつ関連性のある変更を提案する能力。説明を実践的な推奨事項に変換する。
用語
反例の多様性
予測を変更するための様々な代替経路をカバーする反例の集合の生成。介入可能性の包括的な視点を提供する。
用語
モデルの頑健性
反例に対する予測の安定性の分析。モデルの弱点と入力変動に対する感応領域を明らかにする。
用語
人間と機械のインターフェース
ユーザーが反例を生成・探索することを可能にする対話型システム。モデルの決定メカニズムの直感的な理解を促進する。
用語
因果的解釈
特徴量と予測の間の因果関係を特定するための反例の拡張。単なる統計的相関を超えた分析を可能にする。
用語
反例集合
異なる修正次元を探求する体系的な反例の集合。決定境界の多次元的理解を提供する。
用語
ペナルティ正則化
反例生成時に許容される修正の大きさを制御するメカニズム。非現実的または過度な変更を回避する。
用語
所属制約
反例が有効かつ妥当な領域内に留まることを保証するルール。問題の物理的または論理的限界を尊重する。
用語
探索手法
モデルの高次元特徴空間において、関連性のある反例を効率的に発見するための体系的なアルゴリズム。
用語
コスト関数
複数の基準を組み合わせて反例の品質を評価する数学的表現。最適化を最も関連性の高い解へ導く。
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