AI用語集
人工知能の完全辞典
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用語
用語
敵対的テスト
モデルを予測エラーを誘発するために特別に設計された例にさらす評価方法で、標的型攻撃に対する脆弱性を明らかにする。
用語
分布シフト検出
学習データと比較した入力データの分布変化を特定するプロセスで、本番環境でのモデル性能維持に不可欠。
用語
ストレステスト
モデルの限界を評価するために、極端または異常な条件下でテストし、潜在的な故障点を特定する集中的な評価。
用語
摂動分析
入力データの小さな変更がモデルの予測に与える影響を体系的に研究し、変動に対する感度を測定する。
用語
ロバスト性指標
ノイズ下での精度率や予測の変動など、モデルの摂動に対する耐性を測定する定量的指標。
用語
入力検証
入力データが期待される制約を満たしていることを確認するプロセスで、悪意のあるまたは無効な入力からモデルを保護する。
用語
境界テスト
モデルの決定空間の境界での挙動を評価し、わずかな摂動で予測が最も変化しやすい領域をテストする。
用語
モデル較正
モデルの信頼度スコアを調整し、予測の正しい確率を正確に反映させること。
用語
特徴量重要度の安定性
データのさまざまな摂動下での特徴量重要度の一貫性を評価し、モデルの解釈可能性の信頼性を測定する。
用語
ドメイン適応の頑健性
学習データとはわずかに異なるドメインからのデータに直面した際に、モデルがその性能を維持する能力。
用語
外れ値耐性テスト
予測性能の大幅な低下なしに外れ値を処理するモデルの能力を評価する。
用語
時間的頑健性
データパターンの時間的変化に対するモデルの予測の安定性を測定する。時系列データにおいて特に重要。
用語
勾配ベース攻撃テスト
モデルの勾配を使用して予測誤差を最大化する最適な摂動を作成する攻撃をシミュレートする。
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