يمكن تحسين شفافية النماذج الذكية (Model Transparency) بعدة أساليب تهدف إلى جعل طريقة عملها أكثر وضوحًا للمستخدمين والخبراء، ومن أهمها:
• استخدام نماذج قابلة للتفسير (Interpretable Models): مثل Linear Regression، Decision Trees، وRule-based Models عندما يكون ذلك ممكنًا.
• تقنيات تفسير النماذج (Model Explainability Tools): مثل LIME (Local Interpretable Model-Agnostic Explanations) وSHAP (SHapley Additive exPlanations) لتوضيح تأثير كل ميزة (Feature) على القرار.
• تصوير الشبكات العصبية (Neural Network Visualization): مثلActivation Maps أو Saliency Maps لفهم كيفية معالجة الصور أو النصوص.
• تبسيط النماذج (Model Simplification): عبر تقليل التعقيد وعدد الطبقات أو الميزات غير الضرورية.
• التوثيق الجيد للنماذج (Model Documentation): مثل بطاقات النماذج (Model Cards) وDatasheets for Datasets التي تشرح مصادر البيانات وحدود النموذج.
ا.م.د. علاء طعيمة عبد الكاظم
أستاذ مساعد دكتور في الذكاء الاصطناعي والتعلم العميق