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Thuật ngữ AI

Từ điển đầy đủ về Trí tuệ nhân tạo

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Rule Extraction

Algorithmic process for deriving interpretable logical rules from complex models such as neural networks or tree ensembles, while preserving their predictive capability.

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Decision Tree Rules

Set of IF-THEN rules directly extracted from the structure of a decision tree, where each path from root to leaf represents a combined logical condition.

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Association Rules

Rules of the form IF antecedent THEN consequent enabling the discovery of relationships between variables in data, quantified by metrics such as support and confidence.

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Fuzzy Rules

Logical rules using fuzzy sets to handle uncertainty and imprecision, allowing degrees of membership rather than strict boolean conditions.

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Rule-based Explanation

Method for interpreting predictions of complex models by translating them into sets of rules understandable by humans, facilitating transparency and trust.

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Rule Pruning

Pruning technique consisting of simplifying rule sets by eliminating redundant or superfluous conditions to improve generalizability and interpretability.

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Rule Mining

Process of automatic discovery of significant patterns and relationships in data in the form of logical rules, using algorithms such as Apriori or FP-Growth.

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Logic Rules

Formal rules based on mathematical logic (propositional or first-order) enabling the representation of knowledge and reasoning in a structured manner.

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IF-THEN Rules

Structure fondamentale des règles de décision où une condition (SI) déclenche une action ou conclusion (ALORS), formant la base des systèmes experts et de l'explicabilité.

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Rule-based Interpretability

Capacité d'un modèle à être compris à travers des règles explicites, offrant une transparence intrinsèque par opposition aux boîtes noires nécessitant des méthodes d'explication post-hoc.

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Rule Simplification

Processus de réduction de la complexité des règles en combinant des conditions similaires, éliminant les redondances et optimisant la structure pour une meilleure compréhension humaine.

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Rule-based Model Compression

Technique de réduction de la taille des modèles complexes en les remplaçant par des ensembles de règles équivalentes mais plus compactes, tout en maintenant les performances prédictives.

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Rule-based Feature Importance

Méthode d'évaluation de l'importance des variables basée sur leur fréquence et leur impact dans les règles extraites, offrant une interprétation intuitive de leur rôle dans les prédictions.

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Rule-based Counterfactuals

Génération de scénarios hypothétiques sous forme de règles montrant quelles conditions minimales doivent changer pour modifier la prédiction d'un modèle, facilitant l'analyse causale.

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Rule-based Local Explanations

Explications spécifiques à une prédiction individuelle générées sous forme de règles locales, décrivant les conditions précises qui ont mené à cette décision particulière.

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Pedagogical Rule Extraction

Approche d'extraction de règles traitant le modèle comme une boîte noire et n'utilisant que les entrées-sorties pour dériver des règles, sans accès à la structure interne du modèle.

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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.

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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.

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