Глоссарий ИИ
Полный словарь искусственного интеллекта
Ассоциативное правило
Принцип интеллектуального анализа данных, идентифицирующий связи между переменными в больших базах данных, раскрывающий частые паттерны совместного появления, используемые для обнаружения значимых корреляций.
Набор правил
Структурированная коллекция логических правил, которые совместно работают для моделирования сложной системы, позволяющая получить понятное представление о поведении модели ИИ.
Правило если-то
Фундаментальная логическая структура, выражающая условие (предпосылку) и его следствие (заключение), составляющая основу многих экспертных систем и интерпретируемых моделей в ИИ.
Правило классификации
Алгоритмическая директива, назначающая наблюдение к предопределенному классу на основе специфических характеристик, используемая для обеспечения прозрачности и проверяемости моделей классификации.
Алгоритмы на основе правил
Вычислительные подходы, следующие предопределенным детерминированным инструкциям для решения проблем, предлагающие полную предсказуемость, но ограниченную гибкость при работе с новыми данными.
Символьное машинное обучение
Парадигма машинного обучения, сочетающая символьные рассуждения и статистическое обучение, генерирующая явные знания в форме интерпретируемых правил вместо числовых весов.
Интерпретация через правила
Методология объяснимости, преобразующая предсказания сложной модели в понятные наборы правил, облегчающая аудит и валидацию автоматизированных решений.
Продукционные правила
Формализм представления знаний в виде пар условие-действие, широко используемый в экспертных системах для моделирования сложных процессов принятия решений.
Автоматическое извлечение правил
Алгоритмическая техника автоматического обнаружения логических правил из необработанных данных без вмешательства человека, оптимизирующая компромисс между производительностью и интерпретируемостью.
Логические правила
Математические формализмы, выражающие логические отношения между предложениями, служащие основой для систем автоматического рассуждения и объяснимости моделей ИИ.
Обучение на основе правил
Парадигма машинного обучения, в которой приобретенные знания явно представлены в виде правил, облегчающих человеческую интерпретацию и обслуживание моделей.
Оптимизированные правила
Набор правил, алгоритмически усовершенствованных для максимизации предопределенного компромисса между прогнозной производительностью, простотой и интерпретируемостью, часто с помощью техник обрезки и отбора.
Объяснительные правила
Директивы, генерируемые для конкретного обоснования индивидуального прогноза, связывающие входные характеристики с выходом модели через понятное логическое рассуждение.
Поведенческие правила
Модели закономерностей, обнаруженных в последовательных или временных данных, описывающие, как состояния системы развиваются во времени при определенных условиях.