AI用語集
人工知能の完全辞典
クリティカルプロトタイプ
モデルの予測に悪影響を与える代表的な例で、モデルが失敗するケースや直感的でない結果を生成するケースを理解するために特定されます。
kプロトタイプ法
数値変数にはk平均法、カテゴリ変数にはkモード法を組み合わせたハイブリッドクラスタリングアルゴリズムで、混合データ内のプロトタイプを特定するために使用されます。
反実例
モデルの予測を変更する最小限の変更されたインスタンスで、プロトタイプを補完し、異なる結果を得るために何を変更すべきかを説明します。
プロトタイプ類似度マップ
新しい予測が学習されたプロトタイプとどのように関連しているかを示す可視化で、アナロジーによるモデルの意思決定の解釈を容易にします。
密度ベースのプロトタイプ選択
データ空間の高密度領域でプロトタイプを特定する方法で、代表的な例が統計的に有意であることを保証します。
MMD法（最大平均差分）
分布間の差異を測定するために使用される統計的検定で、プロトタイプがデータ空間を適切にカバーすることを確認するためにプロトタイプ選択に適用されます。
アナロジーによる説明
予測が既知のプロトタイプとの類似性によって正当化される説明のパラダイムで、複雑な意思決定を人間にとってより直感的にします。
最大マージンプロトタイプ
クラス境界からの意思決定距離を最大化するために選択されたプロトタイプで、最も代表的で曖昧でない例を提供します。
プロトタイプネットワーク（ProtoNN）
分類のために明示的にプロトタイプの集合を学習するニューラルネットワークアーキテクチャ。設計上、本質的な解釈可能性を提供する。
プロトタイプコアセット
完全なデータセットの幾何学的性質を維持する、プロトタイプの最小限のサブセット。関連性を損なうことなく、説明の効率を最適化する。
メドイード法
クラスタの中心が実際のデータポイント（メドイード）となるk-meansの変種。プロトタイプが具体的で解釈可能な例であることを保証する。
プロトタイプごとの特徴量重み付け
各プロトタイプに固有の特徴量に重みを割り当てる技術。各種類の代表的な例において、どの側面が最も重要かを明確にする。
プロトタイプの交差検証
異なる訓練データのサブセット上でその安定性をテストすることにより、プロトタイプに基づく説明の頑健性を評価するプロセス。
ハイブリッドプロトタイプ
複数の実インスタンスの特徴を組み合わせた代表的な例。あるクラスや概念の最も関連性の高い特性を総合するために作成される。
プロトタイプ用エルボー法
新しい例を追加してもカバー率が大幅に改善されなくなる点を特定することにより、最適なプロトタイプの数を決定するヒューリスティックな手法。
プロトタイプによる局所的説明
個々の予測を最も類似したプロトタイプに関連付けることで説明するアプローチ。文脈に即した、ケーススタディに特化した根拠を提供する。