Glossário IA
O dicionário completo da Inteligência Artificial
Extração de Regras
Processo algorítmico que permite derivar regras lógicas interpretáveis a partir de modelos complexos, como redes neurais ou conjuntos de árvores, preservando sua capacidade preditiva.
Regras de Árvore de Decisão
Conjunto de regras SE-ENTÃO diretamente extraídas da estrutura de uma árvore de decisão, onde cada caminho da raiz a uma folha representa uma condição lógica combinada.
Regras de Associação
Regras da forma SE antecedente ENTÃO consequente que permitem descobrir relações entre variáveis nos dados, quantificadas por métricas como suporte e confiança.
Regras Fuzzy
Regras lógicas que utilizam conjuntos fuzzy para gerenciar incerteza e imprecisão, permitindo graus de pertinência em vez de condições booleanas estritas.
Explicação Baseada em Regras
Método de interpretação das previsões de modelos complexos, traduzindo-as em conjuntos de regras compreensíveis por humanos, facilitando a transparência e a confiança.
Poda de Regras
Técnica de poda que consiste em simplificar conjuntos de regras eliminando condições redundantes ou supérfluas para melhorar a generalização e a interpretabilidade.
Mineração de Regras
Processo de descoberta automática de padrões e relações significativas nos dados na forma de regras lógicas, utilizando algoritmos como Apriori ou FP-Growth.
Regras Lógicas
Regras formais baseadas na lógica matemática (proposicional ou de primeira ordem) que permitem representar conhecimentos e raciocínios de forma estruturada.
Regras SE-ENTÃO
Estrutura fundamental das regras de decisão onde uma condição (SE) aciona uma ação ou conclusão (ENTÃO), formando a base dos sistemas especialistas e da explicabilidade.
Interpretabilidade Baseada em Regras
Capacidade de um modelo ser compreendido através de regras explícitas, oferecendo uma transparência intrínseca em oposição às caixas pretas que exigem métodos de explicação post-hoc.
Simplificação de Regras
Processo de redução da complexidade das regras combinando condições semelhantes, eliminando redundâncias e otimizando a estrutura para uma melhor compreensão humana.
Compressão de Modelo Baseada em Regras
Técnica de redução do tamanho de modelos complexos, substituindo-os por conjuntos de regras equivalentes, mas mais compactas, mantendo o desempenho preditivo.
Importância de Atributos Baseada em Regras
Método de avaliação da importância das variáveis baseado na sua frequência e impacto nas regras extraídas, oferecendo uma interpretação intuitiva do seu papel nas previsões.
Contrafactuais Baseados em Regras
Geração de cenários hipotéticos na forma de regras mostrando quais condições mínimas devem mudar para modificar a previsão de um modelo, facilitando a análise causal.
Explicações Locais Baseadas em Regras
Explicações específicas para uma previsão individual geradas na forma de regras locais, descrevendo as condições precisas que levaram a essa decisão particular.
Extração de Regras Pedagógicas
Abordagem de extração de regras que trata o modelo como uma caixa preta e usa apenas as entradas-saídas para derivar regras, sem acesso à estrutura interna do modelo.
Extração de Regras Decomposicionais
Método de extração que analisa a estrutura interna do modelo (neurônios, pesos) para gerar regras que refletem diretamente o funcionamento do modelo original.
Fidelidade da Regra
Medida que quantifica o grau de correspondência entre as previsões do modelo original e as geradas pelo conjunto de regras extraído, avaliando a qualidade da extração.