TopAIToolsTopAITools

Glossary

0-9
1-shot learning5G + AI6DoF pose estimation7D representation8-bit quantization2-stage detector4D data0-shot learning9-layer network3D convolution
A
AGI / Artificial General IntelligenceAutoencoderAttentionAlgorithmArtificial Intelligence (AI)
B
BackpropagationBERTBoostingBatch NormalizationBias
C
ChatbotClusteringCNN / Convolutional Neural NetworkCross-ValidationClassifier / Classification
D
Deep LearningDeepfakeDiscriminative ModelDeterministic ModelData Augmentation
E
EmbeddingEncoderEpochEnsemble LearningExplainable AI (XAI)
F
Fine-tuningFusion / Multimodal FusionForward PropagationFoundation ModelFeature Extraction
G
GAN / Generative Adversarial NetworkGradient DescentGroundingGraph Neural Network (GNN)Generative AI
H
HyperparameterHeuristicHidden LayerHierarchical ModelHallucination
I
Imbalanced DataInterpretabilityInstruction tuningInstance / SampleIntelligence Amplification / Augmentation
J
JAXJitteringJoint EmbeddingJSONL / JSON-linesJuxtaposition
K
KL Divergence (Kullback–Leibler Divergence)K-means ClusteringK-Shot LearningKernel TrickKnowledge Distillation
L
Latent VariableLoss FunctionLSTM / Long Short-Term MemoryLarge Language Model (LLM)Learning Rate
M
Multimodal / MultimodalityMachine Learning (ML)Meta-learningModelMulti-head Attention
N
NormalizationNeural NetworkNLP / Natural Language ProcessingNLU / Natural Language UnderstandingNovelty Detection / Anomaly Detection
O
Objective FunctionOnline LearningOne-hot EncodingOverfittingOptimizer
P
Policy / Reinforcement Learning PolicyPoolingPretrainingPromptParameter
Q
Queue / BufferQuantizationQ-learningQueryQuality Estimation
R
Retrieval Augmented Generation (RAG)Representation LearningReinforcement Learning (RL)RegularizationRNN / Recurrent Neural Network
S
Supervised LearningSelf-Supervised LearningSequence ModelingSamplingSoftmax
T
Training DataTokenizerTransfer LearningTransformerTuning / Hyperparameter Tuning
U
Universal Approximation TheoremUnsupervised LearningU-NetUnderfittingUncertainty Estimation
V
Variational Autoencoder (VAE)Vector EmbeddingVanishing / Exploding GradientValidation SetVision Transformer (ViT)
W
Weak SupervisionWeight DecayWhitening / Whitening TransformationWord EmbeddingWorkflow
X
XOR problemX-axis / feature axisXAI / Explainable AIXLMXLNet
Y
Y-axis / feature axisY-transform / YUVYAGNI (You Aren't Gonna Need It)Yield (model yield / throughput)Yoga of AI
Z
Z-score NormalizationZero-gradient phenomenonZero-shot Learning / Zero-shot inferenceZero-centric / Zero-bias initializationZygosity in augmentation

XAI / AI Có Thể Giải Thích Là Gì?

AI Có Thể Giải Thích (XAI) là một lĩnh vực quan trọng nhằm làm cho các quy trình quyết định của các mô hình trí tuệ nhân tạo trở nên minh bạch và dễ hiểu. Khi AI ngày càng được áp dụng trong nhiều lĩnh vực, đặc biệt là trong các lĩnh vực có rủi ro cao như y tế, tài chính và lái xe tự động, việc đảm bảo khả năng giải thích và tính minh bạch của các mô hình trở nên thiết yếu.


Cách thức hoạt động của XAI thường bao gồm nhiều kỹ thuật khác nhau như trực quan hóa mô hình, phân tích tầm quan trọng của đặc trưng và tạo ra các quy tắc quyết định. Những kỹ thuật này giúp người dùng hiểu cách mà các mô hình đạt được các kết quả cụ thể. Ví dụ, LIME (Giải Thích Mô Hình Địa Phương Bất Biến) và SHAP (Giải Thích Thêm của Shapley) là những phương pháp thường được sử dụng để cung cấp các giải thích cho các mô hình phức tạp.


XAI có nhiều ứng dụng rất đa dạng. Trong lĩnh vực y tế, các bác sĩ có thể hiểu rõ hơn các khuyến nghị chẩn đoán thông qua các mô hình AI có thể giải thích, từ đó dẫn đến các quyết định thông minh hơn. Trong ngành tài chính, các cơ quan quản lý yêu cầu các nhà cung cấp dịch vụ tài chính phải có khả năng giải thích các quyết định tín dụng của họ để đảm bảo tính công bằng và minh bạch.


Mặc dù những lợi ích của XAI là rõ ràng, nhưng cũng tồn tại một số thách thức. Ví dụ, một số mô hình phức tạp (như học sâu) vốn dĩ có tính phi tuyến cao và khó để cung cấp những giải thích đơn giản. Hơn nữa, việc đơn giản hóa quá mức có thể dẫn đến việc mất thông tin quan trọng; vì vậy, cần phải tìm được sự cân bằng hợp lý khi đạt được tính giải thích.


Trong tương lai, sự phát triển của XAI sẽ gắn chặt với những tiến bộ công nghệ. Khi mà nhu cầu về tính minh bạch và công bằng của AI tiếp tục gia tăng, nghiên cứu và ứng dụng trong lĩnh vực XAI sẽ nhận được ngày càng nhiều sự chú ý. Các doanh nghiệp và tổ chức cũng cần tuân thủ các khung quy tắc đạo đức thích hợp để đảm bảo rằng các hệ thống AI của họ không chỉ hiệu quả mà còn được người dùng và cộng đồng chấp nhận.