Glossário IA
O dicionário completo da Inteligência Artificial
Gráfico de Importância Temporal
Visualização que representa a importância relativa de cada passo temporal numa série cronológica para a previsão final do modelo.
Análise Contrafactual Dinâmica
Método de explicabilidade que gera séries temporais alternativas para entender como as mudanças temporais afetariam as previsões do modelo.
SHAP Sensível ao Tempo
Adaptação de SHAP (SHapley Additive exPlanations) que leva em conta as dependências temporais e a estrutura sequencial dos dados cronológicos.
Mapeamento de Saliência Temporal
Técnica que identifica as regiões temporais mais influentes numa sequência, calculando os gradientes da saída em relação às entradas temporais.
Atribuição de Atenção Sequencial
Análise dos pesos de atenção em modelos baseados em atenção para determinar quais passos temporais anteriores influenciam mais a previsão atual.
Modelo Substituto de Séries Temporais
Modelo interpretável que aproxima um modelo complexo em séries cronológicas, permitindo compreender as decisões preditivas temporais.
Atribuição de Características Temporais
Processo de atribuição de pontuações de importância às características em diferentes momentos temporais numa sequência cronológica.
Análise de Perturbação Cronológica
Método que avalia o impacto nas previsões ao perturbar seletivamente diferentes segmentos temporais da série cronológica de entrada.
Interpretabilidade de Redes Neurais Recorrentes
Conjunto de técnicas específicas para visualizar e compreender como as RNNs e LSTMs processam e memorizam informações temporais.
Atribuição Temporal Baseada em Gradiente
Método que utiliza os gradientes da previsão em relação às entradas temporais sucessivas para quantificar a influência de cada passo temporal.
Explicabilidade com Janelas de Tempo
Abordagem que segmenta as séries temporais em janelas de tempo e explica as previsões ao nível de cada segmento.
LIME Sequencial
Adaptação do LIME (Local Interpretable Model-agnostic Explanations) para dados sequenciais, preservando a estrutura temporal na interpretação.
Importância Dinâmica de Características
Evolução da importância das características ao longo do tempo num modelo de séries temporais, revelando como a influência dos preditores varia temporalmente.
Métodos de Protótipo para Séries Temporais
Técnicas de explicabilidade baseadas na identificação de sequências protótipo ou contra-exemplo representativas das decisões do modelo.
Análise de Decomposição Temporal
Abordagem que decompõe as previsões temporais em contribuições de tendências, sazonalidades e componentes residuais para uma melhor interpretabilidade.
Funções de Influência Sequenciais
Extensão das funções de influência para sequências temporais, medindo como a adição ou remoção de pontos temporais afeta as previsões.
Relevância Cronológica da Característica
Medida quantitativa da relevância de cada característica em cada instante temporal para a previsão final do modelo.