<?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 Formize.com ბლოგი</title><link>https://blog.formize.com/ka/tags/explainable-ai/</link><description>Recent content in Explainable AI on Formize.com ბლოგი</description><generator>Hugo</generator><language>ka</language><atom:link href="https://blog.formize.com/ka/tags/explainable-ai/index.xml" rel="self" type="application/rss+xml"/><item><title>Explainable AI-სა და სინთეტიკური მონაცემების გვარნანსის დაკავშირება Formize-ით</title><link>https://blog.formize.com/ka/explainable-ai-and-synthetic-data-governance-with-formize/</link><pubDate>Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000</pubDate><guid>https://blog.formize.com/ka/explainable-ai-and-synthetic-data-governance-with-formize/</guid><description>&lt;h1 id="explainable-ai-სა-და-სინთეტიკური-მონაცემების-გვარნანსის-დაკავშირება-formize-ით">Explainable AI-სა და სინთეტიკური მონაცემების გვარნანსის დაკავშირება Formize-ით&lt;/h1>
&lt;p>ხელოვნური ინტელექტი გადადის ექსპერიმენტული ლაბორატორიებიდან მიზნ‑მნიშვნელოვან პროდუქციის გარემოებისკენ. ორი ტრენდი dominate this shift:&lt;/p>
&lt;ol>
&lt;li>&lt;strong>Synthetic data&lt;/strong> – გენერირებულია კონფიდენციალურობის დაცვისთვის, მოდელის ტრენინგის აჩქარებისთვის და ნაკლებად არსებული მონაცემთა ნაკრების გაძლიერებისთვის.&lt;/li>
&lt;li>&lt;strong>Explainable AI (XAI)&lt;/strong> – მოთხოვნილია რეგულატორებით, აუდიტორებით და საბოლოო მომხმარებლებით, რომლებიც სურთ გაიგონ &lt;em>რატომ&lt;/em> მოდელი აკეთებს კონკრეტულ პროგნოზს.&lt;/li>
&lt;/ol>
&lt;p>მიუხედავად იმისა, რომ ორივე თემა აქვს დამწყებული ინსტრუმენტები, ისინი ხშირად განიხილება როგორც ცალკეული სილოსები. სინთეტიკური მონაცემის პაიპლაინები ქმნიან მონაცემებს, ხოლო XAI ინსტრუმენტები ახდენენ მოდელის ქცევის განმარტებას, თუმცა ხშირად არ არსებობს ერთიანი ჭეშმარიტის წყარო, რომელიც ორივეს აერთიანებს. ეს ხარვეზი ქმნის შესაბამისობის რისკს, აუდიტირებადობას უკრძალავს და იწვევს დაინტერესებული მხარეების ნდობის ნაკლებობას.&lt;/p></description></item></channel></rss>