ما أهمية القابلية للتفسير (Explainability) في أنظمة الذكاء الاصطناعي ؟ 1. غير مهمة إذا كان النموذج دقيقاً. 2. تقلل من تكاليف التطوير فقط. 3. تساعد في بناء الثقة لدى العملاء والفرق الداخلية من خلال فهم كيفية اتخاذ القرارات. 4. تنطبق فقط على النماذج البسيطة مثل شجرة القرار (Decision Tree). ،القابلية للتفسير (Explainability) مهمة لأنها تساعد العملاء والفرق الداخلية على فهم كيفية اتخاذ النظام لقراراته، مما يعزز الثقة ويُسهّل اكتشاف الأخطاء والتحسينات، بغض النظر عن نوع النموذج أو دقته.
اهلا بك من جديد في ساعــــدنــي ، عندما تتعب تذكّر هدفك النجاح يحتاج صبرًا وإصرارًا وكل مجهود تبذله اليوم سيصبح فخرًا غدًا.
سؤال : ما أهمية القابلية للتفسير (Explainability) في أنظمة الذكاء الاصطناعي ؟ 1. غير مهمة إذا كان النموذج دقيقاً. 2. تقلل من تكاليف التطوير فقط. 3. تساعد في بناء الثقة لدى العملاء والفرق الداخلية من خلال فهم كيفية اتخاذ القرارات. 4. تنطبق فقط على النماذج البسيطة مثل شجرة القرار (Decision Tree). ؟
إجابة الطالب هي:
تساعد في بناء الثقة لدى العملاء والفرق الداخلية من خلال فهم كيفية اتخاذ القرارات.