এআই গ্লসারি
কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার সম্পূর্ণ অভিধান
ফিচার ইন্টারঅ্যাকশন স্ট্রেন্থ
একটি প্রেডিক্টিভ মডেলে দুই বা ততোধিক বৈশিষ্ট্যের মধ্যে ইন্টারঅ্যাকশন প্রভাবের তীব্রতা পরিমাপের মেট্রিক। ইন্টারঅ্যাকশনটি বৈশিষ্ট্যগুলোর সম্মিলিত প্রভাব এবং পৃথক প্রভাবের যোগফলের মধ্যে পার্থক্য দ্বারা পরিমাপ করা হয়।
ফ্রিডম্যানের এইচ-স্ট্যাটিস্টিক
মডেলের প্রেডিকশনের আংশিক ভ্যারিয়েন্সের উপর ভিত্তি করে বৈশিষ্ট্যগুলোর মধ্যে ইন্টারঅ্যাকশনের পরিমাণগত পরিমাপ। এইচ-স্ট্যাটিস্টিক ০ (কোন ইন্টারঅ্যাকশন নেই) থেকে ১ (শক্তিশালী ইন্টারঅ্যাকশন) পর্যন্ত পরিবর্তিত হয় এবং জোড়া বা উচ্চতর ক্রমের ইন্টারঅ্যাকশনের জন্য গণনা করা যেতে পারে।
স্ট্যাবিলিটি মেট্রিক
ইনপুট ডেটায় সামান্য পরিবর্তনের মুখে একটি ইন্টারপ্রিটেশন পদ্ধতি দ্বারা উৎপন্ন ব্যাখ্যার সামঞ্জস্য পরিমাপের সূচক। ভাল স্থিতিশীলতা নিশ্চিত করে যে একই ধরনের ইনস্ট্যান্সের জন্য ব্যাখ্যাগুলো অনিয়মিতভাবে পরিবর্তিত হয় না।
কম্প্রিহেনসিবিলিটি ইনডেক্স
একটি যৌগিক স্কোর যা একটি ব্যাখ্যা বা মডেল বোঝার জন্য মানুষের সহজতা মূল্যায়ন করে, সিনট্যাকটিক জটিলতা, শব্দভান্ডারের আকার এবং লজিক্যাল স্ট্রাকচারের মতো ফ্যাক্টরের উপর ভিত্তি করে। এই ইনডেক্স রিডেবিলিটির উদ্দেশ্যমূলক এবং বিষয়ভিত্তিক মেট্রিক্সকে একত্রিত করে।
ইন্টারপ্রিটেবিলিটি-অ্যাকুরেসি ট্রেড-অফ
একটি মডেলের মানুষের দ্বারা ব্যাখ্যা করার ক্ষমতা এবং এর কাঁচা প্রেডিক্টিভ পারফরম্যান্সের মধ্যে বিপরীত সম্পর্ক। এই ট্রেড-অফ বিভিন্ন মেট্রিক্স দ্বারা পরিমাপ করা হয় যা অ্যাপ্লিকেশন ডোমেইনের প্রয়োজনীয়তা অনুসারে সর্বোত্তম ভারসাম্য খুঁজে পেতে সাহায্য করে।
পোস্ট-হক এক্সপ্লেইনেবিলিটি স্কোর
মডেল ট্রেনিংয়ের পরে উৎপন্ন ব্যাখ্যার গুণমানের পরিমাণগত মূল্যায়ন, ফিডেলিটি, স্থিতিশীলতা এবং বোধগম্যতা একত্রিত করে। এই যৌগিক স্কোর একই মডেলের উপর বিভিন্ন এক্সপ্ল্যানেশন টেকনিক তুলনা করতে সক্ষম করে।
ইন্ট্রিনসিক ইন্টারপ্রিটেবিলিটি মেজার
বাহ্যিক ব্যাখ্যার পরিবর্তে মডেলের অ্যালগরিদমিক স্ট্রাকচারের উপর ভিত্তি করে অন্তর্নিহিত ইন্টারপ্রিটেবিলিটির ডিগ্রি মূল্যায়নের মেট্রিক। এই পরিমাপ লিনিয়ারিটি, মনোটোনিসিটি এবং মডেলের প্যারসিমনির মতো ফ্যাক্টর বিবেচনা করে।
লোকাল ফিডেলিটি মেট্রিক
একটি ইনস্ট্যান্সের অবিলম্বিত আশেপাশে মডেলের আচরণকে বিশ্বস্তভাবে উপস্থাপন করার ক্ষেত্রে একটি লোকাল এক্সপ্ল্যানেশনের সঠিকতা পরিমাপের সূচক। এই মেট্রিক LIME বা Anchors-এর মতো পদ্ধতিতে ব্যবহৃত লোকাল অ্যাপ্রোক্সিমেশনের বৈধতা মূল্যায়ন করে।
ব্যাখ্যা কভারেজ
ডেটাসেটের যে অংশের জন্য একটি ব্যাখ্যা পদ্ধতি বৈধ এবং সামঞ্জস্যপূর্ণ ব্যাখ্যা তৈরি করতে পারে তার অনুপাত। কভারেজ একটি ব্যাখ্যা কৌশলের সাধারণীকরণযোগ্যতা এবং বৈশিষ্ট্য স্থানের বিভিন্ন অঞ্চলে এর প্রযোজ্যতা পরিমাপ করে।
রুল-ভিত্তিক ব্যাখ্যাযোগ্যতা স্কোর
নিয়ম-ভিত্তিক মডেলের জন্য নির্দিষ্ট মেট্রিক যা নিয়মের সংখ্যা, তাদের গড় দৈর্ঘ্য এবং ওভারল্যাপ অনুযায়ী ব্যাখ্যার গুণমান মূল্যায়ন করে। এই স্কোর সংক্ষিপ্ত, অ-অনুধাবনযোগ্য এবং সহজে বোধগম্য নিয়ম সেটকে পছন্দ করে।
সামঞ্জস্য পরিমাপ
একটি সূচক যা মূল্যায়ন করে যে একই বা অনুরূপ ভবিষ্যদ্বাণী সহ উদাহরণগুলির জন্য একই রকম ব্যাখ্যা তৈরি হয় কিনা। সিদ্ধান্ত স্থানের বিভিন্ন অঞ্চলে ব্যাখ্যায় আস্থা বজায় রাখার জন্য সামঞ্জস্য অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ।