Глоссарий ИИ
Полный словарь искусственного интеллекта
Обучение на прототипах
Обучение с учителем, при котором модель строит и использует репрезентативные примеры (прототипы) для классификации новых экземпляров на основе их схожести.
Рассуждение на основе прецедентов
Методология решения проблем, которая использует аналогичные прошлые случаи в качестве аналогий для решения новых проблем, опираясь на память о предыдущем опыте.
Классификатор ближайшего прототипа
Алгоритм классификации, который присваивает метку новому экземпляру, сравнивая его с ближайшим прототипом в пространстве признаков согласно определенной метрике расстояния.
Выбор прототипов
Алгоритмический процесс идентификации и сохранения наиболее репрезентативных примеров набора данных при одновременном устранении избыточности для оптимизации производительности и интерпретируемости.
Векторы активации концептов
Направленные векторы в латентном пространстве нейронной сети, которые захватывают направление максимального изменения для конкретного семантического концепта, позволяя идентифицировать концептуальные прототипы.
K-Means прототипы
Использование центроидов, полученных в результате алгоритма K-Means, в качестве репрезентативных прототипов кластеров, позволяющее объяснять предсказания близостью к центроидам классов.
Медиоиды
Реальные точки кластера, которые минимизируют сумму расстояний до всех других точек кластера, служащие более устойчивыми прототипами по сравнению с центроидами, поскольку фактически принадлежат данным.
Нейронные сети на основе прототипов
Архитектуры нейронных сетей, которые явно включают обучаемые слои прототипов, позволяющие принимать решения на основе схожести с репрезентативными примерами.
Метрики схожести
Математические функции, количественно оценивающие сходство между двумя экземплярами в пространстве признаков, фундаментальные для идентификации и сравнения прототипов в объясняемых системах.
Пространство прототипов
Размерное подпространство пространства признаков, где прототипы проецируются и организуются для облегчения визуальной интерпретации и анализа отношений между репрезентативными примерами.
Критические прототипы
Подмножество прототипов, оказывающих наибольшее дискриминирующее влияние на границы решений, идентифицируемых по их максимальному вкладу в разделение между различными классами.
Разнообразие прототипов
Мера несходства внутри класса между выбранными прототипами, гарантирующая репрезентативное и полное покрытие изменчивости данных в каждой категории.
Релевантность прототипа
Оценка, количественно определяющая важность прототипа для объяснения конкретного прогноза, обычно рассчитываемая как обратная величина взвешенного расстояния между экземпляром и прототипом.
Интерпретируемость на примерах
Парадигма объяснимости, где прогнозы интерпретируются через представление похожих примеров и релевантных контрпримеров, делая решения понятными по аналогии.
Объяснение на основе экземпляров
Объяснительный подход, который обосновывает прогноз путем идентификации и представления наиболее похожих обучающих экземпляров, повлиявших на решение модели.
Расстояние до прототипа
Количественная мера расхождения между объясняемым экземпляром и его эталонными прототипами, используемая в качестве основного критерия для генерации объяснений на основе схожести.
Кластеризация прототипов
Техника иерархической группировки экземпляров для автоматического выявления кандидатов-прототипов, репрезентативных для различных внутриклассовых структур данных.
Объяснение на основе случаев
Объяснительный метод, адаптированный из рассуждений на основе прецедентов, где решения обосновываются представлением исторических случаев с известными и интерпретируемыми исходами.