Glossário IA
O dicionário completo da Inteligência Artificial
Fidelidade
Medida que quantifica a capacidade de uma explicação de representar fielmente o comportamento real do modelo subjacente, avaliada pela correlação entre as previsões da explicação e as do modelo original.
Estabilidade
Indicador que mede a consistência das explicações geradas para entradas semelhantes ou ligeiramente perturbadas, garantindo a robustez das interpretações face a variações menores nos dados.
Compreensibilidade
Métrica que avalia a facilidade com que um humano pode interpretar e compreender uma explicação, frequentemente medida pela complexidade linguística ou estrutural da representação explicativa.
Relevância
Pontuação que quantifica o grau de pertinência das características destacadas na explicação em relação à previsão do modelo, avaliada pela importância atribuída às variáveis influentes.
Completude
Medida que avalia se uma explicação captura todos os fatores relevantes que contribuíram para a decisão do modelo, sem omitir informações cruciais para a interpretação completa.
Coerência
Indicador que quantifica a coerência lógica entre diferentes explicações geradas pelo mesmo modelo, garantindo a ausência de contradições nas interpretações sobre previsões semelhantes.
Sensibilidade
Pontuação que avalia como as explicações variam em função das mudanças nas características de entrada, medindo a reatividade dos métodos explicativos às modificações dos dados.
Robustez
Medida que quantifica a resistência das explicações a perturbações maliciosas ou ataques adversariais, garantindo a fiabilidade das interpretações em condições degradadas.
Pontuação de confiança
Indicador numérico que avalia o grau de certeza associado a uma explicação, refletindo a confiabilidade da interpretação fornecida pelo modelo de IA.
Profundidade da explicação
Métrica que mede o nível de detalhe e granularidade de uma explicação, quantificando a profundidade na qual os mecanismos internos do modelo são revelados.
Cobertura
Pontuação que avalia a proporção de instâncias ou características do modelo que são efetivamente explicadas pelo método de explicabilidade, medindo a extensão da aplicabilidade.
Tempo de cálculo
Métrica quantitativa que mede a complexidade temporal necessária para gerar as explicações, impactando diretamente a praticidade e a escalabilidade dos métodos explicativos.
Precisão explicativa
Indicador que avalia a exatidão quantitativa das explicações, medindo a adequação entre os pesos de importância atribuídos e a influência real das características na previsão.
Granularidade
Métrica que define o nível de detalhe das explicações, variando de interpretações globais do modelo a explicações locais específicas para cada previsão individual.
Fidelidade local
Métrica específica que mede a precisão de uma explicação para uma previsão individual, avaliando a correspondência entre o comportamento local do modelo e sua aproximação explicativa.
Fidelidade global
Indicador que quantifica a capacidade de uma explicação de representar fielmente o comportamento global do modelo no conjunto de todas as previsões, medindo a precisão da aproximação global.