AI用語集
人工知能の完全辞典
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用語
用語
内在的説明
モデルの設計段階から解釈可能性を直接組み込み、モデルを本質的に透明にするアプローチ。
用語
ブラックボックスモデル
内部動作が不透明または複雑で、その意思決定メカニズムを直接理解することが困難なAIシステム。
用語
ホワイトボックスモデル
内部メカニズムと意思決定プロセスが直接観察可能で理解できる、本質的に透明なモデル。
用語
感度分析
入力特徴の変動がモデルの予測にどのように影響するかを評価し、影響力のある要因を特定する事後分析技術。
用語
本質的に解釈可能なモデル
決定木や線形回帰などのように、外部説明を必要とせず、透明性を確保するために本質的に設計されたアーキテクチャ。
用語
局所近似
特定の予測を説明するために、複雑なモデルの動作をその予測の近傍でのみ近似する単純なモデルを作成する事後分析アプローチ。
用語
大域近似
複雑なモデルの全入力空間における一般的な動作を模倣する簡略化されたモデルを作成することを目的とした事後分析方法。
用語
摂動法
意思決定における特徴量の役割を理解するために、入力特徴を体系的に変更し、予測への影響を分析する事後分析技術。
用語
顕著性マップ
モデルの特定の予測において、入力データの中で最も影響力のある領域や特徴を表示する事後的な可視化手法。
用語
解釈可能な決定木
if-thenルールの階層構造を使用して意思決定を行う本質的モデル。推論プロセスの完全な追跡可能性を提供する。
用語
反実仮想分析
モデルの予測を異なる結果に変更するために必要な入力特徴の最小限の変更を特定する事後的手法。
用語
代理モデル
複雑なモデルの動作を模倣するために事後的に訓練された、シンプルで解釈可能なモデル。解釈を容易にするための近似として機能する。
用語
解釈可能なハイブリッドモデル
複雑なコンポーネントと組み込みの解釈メカニズムを組み合わせた本質的アーキテクチャ。性能と透明性のバランスを取る。
用語
特徴属性付け
特定の予測における各入力特徴の役割を説明するために、貢献度スコアを各特徴に割り当てる事後的プロセス。
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