تقنيةLIME (Local Interpretable Model-agnostic Explanations) تُستخدم لتفسير تنبؤات النماذج المعقدة (مثل الشبكات العصبية أو الغابات العشوائية) بشكل محلي. تعمل على:
1. اختيار عينة معينة من البيانات (Instance) يراد تفسير تنبؤ النموذج لها.
2. إنشاء بيانات اصطناعية قريبة من هذه العينة عبر تغييرات بسيطة.
3. تمرير هذه البيانات إلى النموذج الأصلي للحصول على التنبؤات.
4. تدريب نموذج بسيط (مثل الانحدار الخطي) على هذه البيانات لفهم أي الميزات ساهمت أكثر في القرار.
بهذا الشكل، تُوضح LIME العوامل المحلية وراء تنبؤ معين، مما يساعد المستخدمين على فهم قرارات النماذج المعقدة وبناء الثقة بها.
ا.م.د. علاء طعيمة عبد الكاظم
أستاذ مساعد دكتور في الذكاء الاصطناعي والتعلم العميق