YZ Sözlüğü
Yapay Zekanın tam sözlüğü
Méthodes d'interprétation locale
Techniques expliquant les prédictions individuelles comme LIME et SHAP
Méthodes d'interprétation globale
Approches analysant le comportement global du modèle comme Feature Importance et PDP
Visualisation de modèles
Représentations graphiques pour comprendre les décisions du modèle
Modèles transparents par nature
Algorithmes intrinsèquement interprétables comme les arbres de décision et régressions linéaires
Explications contrefactuelles
Scénarios alternatifs montrant comment changer une prédiction
Règles d'association et extraction
Découverte automatique de règles logiques à partir des modèles
Analyse de causalité
Identification des relations de cause à effet dans les décisions de l'IA
Métriques d'évaluation de l'explicabilité
Critères quantitatifs pour mesurer la qualité des explications
Interprétabilité Deep Learning
Techniques spécifiques aux réseaux de neurones profonds
Explications interactives
Interfaces permettant aux utilisateurs d'explorer les décisions du modèle
Interprétabilité modèles ensemble
Méthodes pour expliquer les modèles comme Random Forest et Gradient Boosting
Explications textuelles et narratives
Génération d'explications en langage naturel compréhensible
Interprétabilité NLP
Techniques d'explication pour les modèles de traitement du langage naturel
Interprétabilité Vision par ordinateur
Méthodes pour visualiser et expliquer les décisions des modèles d'images
Équité et biais dans les explications
Analyse des aspects éthiques et discriminatoires dans les explications d'IA
Interprétabilité systèmes multi-agents
Explication des comportements émergents dans les systèmes distribués
Interprétabilité temporelle
Méthodes pour expliquer les prédictions sur séries chronologiques
Abstraction et simplification
Techniques de réduction de complexité pour améliorer la compréhension
Explications causales vs corrélatives
Distinction entre relations de cause et simples corrélations dans les explications
Interprétabilité systèmes recommandation
Méthodes pour expliquer les suggestions des systèmes de recommandation