<?xml version="1.0" encoding="utf-8" standalone="yes"?><rss version="2.0" xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom"><channel><title>Explainable AI on وبلاگ Formize.com</title><link>https://blog.formize.com/fa/tags/explainable-ai/</link><description>Recent content in Explainable AI on وبلاگ Formize.com</description><generator>Hugo</generator><language>fa</language><atom:link href="https://blog.formize.com/fa/tags/explainable-ai/index.xml" rel="self" type="application/rss+xml"/><item><title>پل زدن بین هوش مصنوعی قابل توضیح و حاکمیت داده‌های مصنوعی با فرمیز</title><link>https://blog.formize.com/fa/explainable-ai-and-synthetic-data-governance-with-formize/</link><pubDate>Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000</pubDate><guid>https://blog.formize.com/fa/explainable-ai-and-synthetic-data-governance-with-formize/</guid><description>&lt;h1 id="پل-زدن-بین-هوش-مصنوعی-قابل-توضیح-و-حاکمیت-دادههای-مصنوعی-با-فرمیز">پل زدن بین هوش مصنوعی قابل توضیح و حاکمیت داده‌های مصنوعی با فرمیز&lt;/h1>
&lt;p>هوش مصنوعی از آزمایشگاه‌های تجربی به محیط‌های تولیدی حیاتی منتقل می‌شود. دو روند این تغییر را تسلط می‌دهند:&lt;/p>
&lt;ol>
&lt;li>&lt;strong>داده‌های مصنوعی&lt;/strong> – تولید شده برای حفاظت از حریم خصوصی، تسریع آموزش مدل و غنی‌سازی مجموعه داده‌های کم‌بود.&lt;/li>
&lt;li>&lt;strong>هوش مصنوعی قابل توضیح (XAI)&lt;/strong> – مورد نیاز تنظیم‌کنندگان، حسابرسان و کاربران نهایی که می‌خواهند بفهمند &lt;em>چرا&lt;/em> یک مدل پیش‌بینی خاصی انجام می‌دهد.&lt;/li>
&lt;/ol>
&lt;p>در حالی که هر دو موضوع ابزارهای پیشرفته‌ای دارند، اغلب به‌صورت جداگانه در نظر گرفته می‌شوند. خطوط لوله داده‌های مصنوعی داده تولید می‌کنند و ابزارهای XAI رفتار مدل را توضیح می‌دهند، اما به‌ندرت منبع واحدی وجود دارد که این دو را به‌هم پیوند دهد. این خلأ خطر انطباق، مانع حسابرسی می‌شود و اعتماد ذینفعان را کاهش می‌دهد.&lt;/p></description></item></channel></rss>