نموذج بدقة 95% لا يعني بالضرورة أنه نموذج جيد. في الأنظمة الحقيقية، السؤال ليس فقط: كم بلغت الـ Accuracy؟ بل: متى أخطأ النموذج؟ في أي حالات؟ وما تكلفة هذا الخطأ؟ في تطبيق طبي، الـ5% قد تعني حالة مرضية لم يتم اكتشافها. وفي الصناعة، قد تعني عيبًا مرّ دون اكتشاف. لهذا بناء أنظمة الذكاء الاصطناعي لا يتوقف عند تدريب النموذج وتحسين أرقامه، بل يبدأ فعليًا عند فهم سلوك الخطأ ومخاطره في العالم الحقيقي. وهنا الفرق بين نموذج ينجح في التجربة… ونظام يمكن الوثوق به. #ArtificialIntelligence #MachineLearning #AISystems #ComputerVision #AIEngineering