AI 용어집
인공지능 완전 사전
Test de Perturbation d'Entrée
Technique consistant à introduire des variations contrôlées dans les caractéristiques d'entrée pour observer l'amplitude des changements dans les prédictions, permettant de quantifier la stabilité du modèle face au bruit.
Courbe de Sensibilité
Représentation graphique montrant comment les prédictions du modèle évoluent systématiquement lorsqu'une caractéristique spécifique varie tandis que les autres sont maintenues constantes.
Test de Contre-factuel
Méthode d'analyse générant des scénarios hypothétiques où certaines caractéristiques sont modifiées pour évaluer l'impact sur la prédiction, permettant d'identifier les seuils critiques de décision.
Test de Morrise
Méthode de criblage économique évaluant rapidement l'influence des caractéristiques en calculant les effets élémentaires à travers des trajectoires dans l'espace des paramètres, identifiant les variables non-influentes.
Analyse One-at-a-Time (OAT)
Approche séquentielle modifiant une caractéristique à la fois tout en maintenant les autres constantes pour isoler l'impact individuel, bien que négligeant les effets d'interaction.
Test de Monte Carlo
Technode d'échantillonnage stochastique générant aléatoirement de multiples configurations d'entrée selon leur distribution pour estimer la sensibilité globale et l'incertitude des prédictions.
Test de Perturbation Adversariale
Évaluation de la vulnérabilité du modèle en introduisant des modifications minimales et intentionnelles dans les entrées pour provoquer des erreurs de prédiction significatives.
Analyse d'Impact des Caractéristiques
Quantification systématique de la contribution de chaque variable d'entrée aux variations des prédictions, souvent combinée avec des techniques de visualisation pour interpréter les relations complexes.
Carte de Sensibilité
Visualisation bidimensionnelle montrant les gradients de sensibilité du modèle sur l'espace des caractéristiques, révélant les régions de haute et faible stabilité prédictive.
Test de Stabilité du Modèle
Protocole d'évaluation mesurant la cohérence des prédictions du modèle face à des variations légitimes des données d'entrée, incluant le bruit de mesure et les erreurs d'échantillonnage.
Analyse de Sensibilité par Échantillonnage
Approche statistique utilisant des techniques d'échantillonnage stratifié ou latin hypercube pour explorer efficacement l'espace des caractéristiques et estimer leur influence sur les prédictions.
Test de Dérive des Caractéristiques
Surveillance continue détectant les changements dans la distribution des caractéristiques d'entrée au fil du temps pour évaluer leur impact potentiel sur la performance et la fiabilité du modèle.
Analyse de Sensibilité Quantitative
Méthodologie rigoureuse fournissant des mesures numériques précises de l'importance relative des caractéristiques, permettant des comparaisons objectives et des décisions basées sur des seuils quantitatifs.