Глоссарий ИИ
Полный словарь искусственного интеллекта
Rule Extraction
Processus algorithmique permettant de dériver des règles logiques interprétables à partir de modèles complexes comme les réseaux de neurones ou les ensembles d'arbres, tout en préservant leur capacité prédictive.
Decision Tree Rules
Ensemble de règles SI-ALORS directement extraites de la structure d'un arbre de décision, où chaque chemin de la racine à une feuille représente une condition logique combinée.
Association Rules
Règles de la forme SI antécédent ALORS conséquent permettant de découvrir des relations entre variables dans les données, quantifiées par des métriques comme le support et la confiance.
Fuzzy Rules
Règles logiques utilisant des ensembles flous pour gérer l'incertitude et l'imprécision, permettant des degrés d'appartenance plutôt que des conditions booléennes strictes.
Rule-based Explanation
Méthode d'interprétation des prédictions de modèles complexes en les traduisant en ensembles de règles compréhensibles par les humains, facilitant la transparence et la confiance.
Rule Pruning
Technique d'élagage consistant à simplifier les ensembles de règles en éliminant les conditions redondantes ou superflues pour améliorer la généralisabilité et l'interprétabilité.
Rule Mining
Processus de découverte automatique de motifs et de relations significatives dans les données sous forme de règles logiques, utilisant des algorithmes comme Apriori ou FP-Growth.
Logic Rules
Règles formelles basées sur la logique mathématique (propositionnelle ou du premier ordre) permettant de représenter des connaissances et des raisonnements de manière structurée.
Правила ЕСЛИ-ТО
Фундаментальная структура правил принятия решений, где условие (ЕСЛИ) запускает действие или вывод (ТО), являющаяся основой экспертных систем и интерпретируемости.
Интерпретируемость на основе правил
Способность модели быть понятной через явные правила, обеспечивающая внутреннюю прозрачность в отличие от черных ящиков, требующих методов пост-хок объяснения.
Упрощение правил
Процесс снижения сложности правил путем объединения похожих условий, устранения избыточности и оптимизации структуры для лучшего понимания человеком.
Сжатие моделей на основе правил
Техника уменьшения размера сложных моделей путем их замены на эквивалентные, но более компактные наборы правил, при сохранении прогностической производительности.
Важность признаков на основе правил
Метод оценки важности переменных, основанный на их частоте и влиянии в извлеченных правилах, предоставляющий интуитивное понимание их роли в прогнозах.
Контрфакты на основе правил
Генерация гипотетических сценариев в виде правил, показывающих, какие минимальные условия должны измениться, чтобы повлиять на прогноз модели, что облегчает причинно-следственный анализ.
Локальные объяснения на основе правил
Объяснения, специфичные для отдельного прогноза, генерируемые в виде локальных правил, описывающих точные условия, которые привели к этому конкретному решению.
Педагогическое извлечение правил
Подход к извлечению правил, рассматривающий модель как черный ящик и использующий только входные и выходные данные для вывода правил, без доступа к внутренней структуре модели.
Decompositional Rule Extraction
Méthode d'extraction analysant la structure interne du modèle (neurones, poids) pour générer des règles qui reflètent directement le fonctionnement du modèle original.
Rule Fidelity
Mesure quantifiant le degré de correspondance entre les prédictions du modèle original et celles générées par l'ensemble de règles extrait, évaluant la qualité de l'extraction.