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Глоссарий ИИ

Полный словарь искусственного интеллекта

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SHAP Force Plot

Une visualisation interactive qui montre comment chaque caractéristique pousse la prédiction d'un modèle depuis la valeur de base (moyenne) jusqu'à la prédiction finale pour une observation spécifique.

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SHAP Dependence Plot

Une visualisation qui montre l'effet d'une caractéristique sur la prédiction, similaire à un PDP, mais en utilisant les valeurs SHAP pour capturer les interactions et les effets non linéaires.

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LIME Explanation

Une représentation graphique qui montre les caractéristiques locales les plus influentes pour une prédiction spécifique, en créant un modèle interprétable simplifié autour de l'observation.

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Neural Network Architecture Diagram

Un schéma visuel qui représente les couches, les neurones, les connexions et les flux de données d'un réseau de neurones pour illustrer sa structure complexe.

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Class Activation Map (CAM)

Une carte de chaleur qui superpose sur l'image d'entrée les régions les plus importantes pour la prédiction d'une classe spécifique par un réseau de neurones convolutif.

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Gradient-weighted Class Activation Mapping (Grad-CAM)

Une amélioration du CAM qui utilise les gradients du score de classe par rapport aux cartes de caractéristiques finales pour créer des visualisations plus précises des régions d'intérêt.

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T-SNE Projection

Une visualisation qui réduit la dimensionnalité des données pour projeter les observations dans un espace 2D ou 3D, préservant les structures locales et révélant les clusters.

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UMAP Visualization

Une technique de projection non linéaire qui préserve à la plus la structure globale et locale des données dans une visualisation à faible dimension, souvent plus rapide que t-SNE.

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Визуализация кривой обучения

График, который показывает производительность модели на обучающих и валидационных наборах данных в зависимости от их размера для диагностики переобучения или недообучения.

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График важности признаков по перестановкам

График, который показывает важность признаков путем измерения снижения производительности модели при случайной перестановке значений признака.

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Визуализация H-статистики Фридмана

График, который представляет силу взаимодействий между признаками в модели, основанный на H-статистике Фридмана для количественной оценки эффектов взаимодействия.

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График I-статистики Морана

Визуализация, которая представляет пространственную автокорреляцию остатков модели для обнаружения немоделированных пространственных зависимостей в географических данных.

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