Słownik AI
Kompletny słownik sztucznej inteligencji
Rule Extraction
Algorithmic process for deriving interpretable logical rules from complex models such as neural networks or tree ensembles, while preserving their predictive capability.
Decision Tree Rules
Set of IF-THEN rules directly extracted from the structure of a decision tree, where each path from root to leaf represents a combined logical condition.
Association Rules
Rules of the form IF antecedent THEN consequent enabling the discovery of relationships between variables in data, quantified by metrics such as support and confidence.
Fuzzy Rules
Logical rules using fuzzy sets to handle uncertainty and imprecision, allowing degrees of membership rather than strict boolean conditions.
Rule-based Explanation
Method for interpreting predictions of complex models by translating them into sets of rules understandable by humans, facilitating transparency and trust.
Rule Pruning
Pruning technique consisting of simplifying rule sets by eliminating redundant or superfluous conditions to improve generalizability and interpretability.
Rule Mining
Process of automatic discovery of significant patterns and relationships in data in the form of logical rules, using algorithms such as Apriori or FP-Growth.
Logic Rules
Formal rules based on mathematical logic (propositional or first-order) enabling the representation of knowledge and reasoning in a structured manner.
IF-THEN Rules
Structure fondamentale des règles de décision où une condition (SI) déclenche une action ou conclusion (ALORS), formant la base des systèmes experts et de l'explicabilité.
Rule-based Interpretability
Capacité d'un modèle à être compris à travers des règles explicites, offrant une transparence intrinsèque par opposition aux boîtes noires nécessitant des méthodes d'explication post-hoc.
Rule Simplification
Processus de réduction de la complexité des règles en combinant des conditions similaires, éliminant les redondances et optimisant la structure pour une meilleure compréhension humaine.
Rule-based Model Compression
Technique de réduction de la taille des modèles complexes en les remplaçant par des ensembles de règles équivalentes mais plus compactes, tout en maintenant les performances prédictives.
Rule-based Feature Importance
Méthode d'évaluation de l'importance des variables basée sur leur fréquence et leur impact dans les règles extraites, offrant une interprétation intuitive de leur rôle dans les prédictions.
Rule-based Counterfactuals
Génération de scénarios hypothétiques sous forme de règles montrant quelles conditions minimales doivent changer pour modifier la prédiction d'un modèle, facilitant l'analyse causale.
Rule-based Local Explanations
Explications spécifiques à une prédiction individuelle générées sous forme de règles locales, décrivant les conditions précises qui ont mené à cette décision particulière.
Pedagogical Rule Extraction
Approche d'extraction de règles traitant le modèle comme une boîte noire et n'utilisant que les entrées-sorties pour dériver des règles, sans accès à la structure interne du modèle.
Decompositional Rule Extraction
Méthode d'extraction analysant la structure interne du modèle (neurones, poids) pour générer des règles qui reflètent directement le fonctionnement du modèle original.
Rule Fidelity
Mesure quantifiant le degré de correspondance entre les prédictions du modèle original et celles générées par l'ensemble de règles extrait, évaluant la qualité de l'extraction.