Glossário IA
O dicionário completo da Inteligência Artificial
Modelo Substituto (Surrogado)
Modelo de aprendizado de máquina simples e interpretável treinado para aproximar o comportamento de um modelo complexo, permitindo assim compreender as previsões do modelo original.
Modelo Substituto Global
Modelo interpretável que imita o comportamento global de um modelo caixa-preta em todo o conjunto de dados, fornecendo uma visão geral das decisões do modelo complexo.
Modelo Substituto Local
Modelo simples que aproxima o comportamento de um modelo complexo apenas em uma vizinhança específica de uma previsão individual, explicando assim as decisões em nível local.
Fidelidade do Modelo
Medida da capacidade de um modelo substituto de reproduzir fielmente as previsões do modelo caixa-preta original, frequentemente avaliada pelo coeficiente de determinação R² ou pelo erro quadrático médio.
Árvore de Decisão Substituto
Árvore de decisão simples usada como modelo substituto para aproximar o comportamento de um modelo complexo, oferecendo uma interpretação visual intuitiva das regras de decisão.
Relevância das Características
Medida quantitativa da importância relativa de cada característica de entrada nas previsões de um modelo, calculada através dos coeficientes do modelo substituto ou de outros métodos de ponderação.
Regressão Linear Local
Modelo substituto linear ajustado em um subconjunto ponderado de dados em torno de uma previsão específica, permitindo explicar localmente as relações entre características e previsão.
Explicações Contrafactuais
Abordagem que gera exemplos minimamente modificados para alterar a previsão de um modelo, frequentemente implementada via modelos substitutos para identificar as características críticas.
Complexidade do Modelo
Medida da sofisticação estrutural de um modelo, onde os modelos substitutos (surrogates) priorizam uma baixa complexidade (árvores rasas, modelos lineares) para garantir a interpretabilidade.
Aproximação por Partes
Estratégia onde o espaço de características é dividido em regiões, cada uma com seu próprio modelo substituto simples, permitindo uma aproximação flexível enquanto mantém a interpretabilidade local.
Ponderação por Kernel
Técnica utilizada em modelos substitutos locais para dar mais peso às amostras próximas ao ponto de interesse, garantindo uma melhor aproximação local do comportamento do modelo.
Amostragem Perturbada
Método de geração de dados sintéticos em torno de uma previsão, perturbando as características originais, usado para treinar modelos substitutos locais em vizinhanças relevantes.
Validade Interpretativa
Critério de avaliação que mede se as explicações fornecidas por um modelo substituto são consistentes com o conhecimento do domínio e úteis para a tomada de decisão humana.
Função de Substituição
Representação matemática simplificada que aproxima a função de decisão complexa do modelo original, essencial para tornar as previsões compreensíveis para usuários não técnicos.