AI 词汇表
人工智能完整词典
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局部重要性方法 (LIME)
分析个体预测以理解模型如何做出特定决策的解释技术。
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SHAP方法（SHapley Additive exPlanations）
基于博弈论的方法，用于量化每个特征对模型预测的影响。
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特征分析
系统研究输入变量对模型预测的重要性、相关性和影响。
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模型可视化
一套图形技术，用于直观呈现AI模型的内部行为和决策
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反事实分析
生成替代场景，以了解输入的哪些最小变化会改变模型的预测。
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规则解释
从复杂模型（如神经网络）中提取简单且可理解的逻辑规则。
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事后可解释性
在训练后应用的方法，用于解释最初不可解释的模型的决策。
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可解释性设计
在设计阶段就将透明度融入其中的方法，创建天生可解释的算法。
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因果解释
超越简单相关性，分析模型决策中的因果关系
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算法偏见分析
检测、量化和解释人工智能模型预测中的系统性偏见。
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解释保真度指标
用于评估可解释性技术生成的解释的质量和准确性的一组度量标准。
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可解释的决策树
专门设计的树状结构，旨在提供透明且易于理解决策。
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相关性图（显著性图）
可视化技术，用于突出输入数据中最具影响力的区域或特征。
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多模态解释
适用于同时处理多种数据类型（文本、图像、音频）的模型的解释方法。
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透明度审计
对人工智能模型的透明度、公平性和可靠性进行系统且独立的评估。
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