العودة إلى المدونة
Explainable AI 22 يونيو 2026 7 min للقراءة

كيفية تفسير نماذج تعلم الآلة

نظرة عامة على تقنيات الذكاء الاصطناعي القابل للتفسير (XAI) مثل SHAP و LIME لجعل النماذج غامضة البنية شفافة وقابلة للتفسير.

أهمية قابلية التفسير

نظراً لنشر النماذج في بيئات ذات أهمية بالغة، فإن فهم سبب اتخاذ النموذج لقرار معين أمر بالغ الأهمية.

مقارنة بين SHAP و LIME

  • SHAP: نهج يعتمد على نظرية الألعاب ينسب التغير في المخرجات إلى كل ميزة بشكل عادل.
  • LIME: يقرب النموذج غامض البنية محلياً بنموذج قابل للتفسير (مثل الانحدار الخطي).
SHAPLIMEInterpretability
Z

Zakaria Kassemi

مهندس ذكاء اصطناعي وأنظمة ML — المغرب