Glossário IA
O dicionário completo da Inteligência Artificial
Valor SHAP
Método de explicabilidade baseado na teoria dos jogos que atribui a cada característica uma contribuição marginal para a previsão final, respeitando os axiomas de eficiência e simetria.
Importância das variáveis por permutação
Técnica que mede a diminuição do desempenho do modelo quando os valores de uma variável são permutados aleatoriamente, quantificando assim a sua contribuição preditiva.
Análise de dependência parcial
Visualização que mostra o efeito marginal de uma ou duas variáveis na previsão média, enquanto marginaliza o efeito das outras características.
Gradiente integrado
Método de atribuição que calcula a integral dos gradientes ao longo de um caminho desde uma referência até a entrada para determinar a importância de cada característica.
Mapa de relevância
Visualização que indica as regiões dos dados de entrada que mais influenciam a previsão do modelo, particularmente utilizada em visão computacional.
Árvore de decisão substituta
Modelo interpretável simples treinado para aproximar o comportamento de um modelo complexo, permitindo compreender globalmente as regras de decisão.
Análise de robustez
Avaliação da estabilidade das previsões do modelo face a perturbações dos dados de entrada para identificar os pontos de vulnerabilidade.
Análise de sensibilidade local
Exame detalhado do impacto das variações de entrada numa previsão específica para interpretar as decisões individuais do modelo.
Índices de Sobol
Métricas que decompõem a variância da saída em contribuições das variáveis de entrada e suas interações para quantificar a influência de cada fator.
Teste de Morris
Método de triagem eficaz que identifica as variáveis de entrada com efeitos lineares, não lineares ou de interação significativos nas previsões.
Análise de Incerteza
Quantificação das incertezas nas previsões do modelo devido à variabilidade dos dados de entrada e às limitações do próprio modelo.
Perturbação de Entrada
Técnica que introduz variações controladas nos dados de entrada para avaliar a sensibilidade e a estabilidade das previsões do modelo.
Decomposição ANOVA Funcional
Abordagem analítica que decompõe a função do modelo em termos de efeitos principais e interações para quantificar precisamente as contribuições.
Análise de Dependência Condicional
Estudo das relações entre variáveis condicionadas por outras características para revelar dependências complexas e não lineares.
Influência da Instância
Medida que quantifica o impacto de um ponto de dados específico nos parâmetros e previsões do modelo durante seu treinamento.
Método FAST
Abordagem de análise de sensibilidade global que utiliza a transformada de Fourier para estimar eficientemente os índices de sensibilidade de todas as ordens.