التعلم الخطي (Linear Learning) يعتمد على نماذج تفترض وجود علاقة خطية (Linear Relationship) بين المدخلات (Inputs/Features) والمخرجات (Outputs)، مثل الانحدار الخطي (Linear Regression) أو SVM بخط فاصل خطي. هذه النماذج سهلة التفسير وسريعة التدريب لكنها محدودة عند التعامل مع بيانات معقدة ذات أنماط غير خطية.
أما التعلم غير الخطي (Non-linear Learning) فيعتمد على نماذج قادرة على تمثيل علاقات غير خطية (Non-linear Relationships) بين المدخلات والمخرجات، مثل Decision Trees، Random Forests، وNeural Networks. هذه النماذج أكثر قوة ومرونة في اكتشاف الأنماط المعقدة، لكنها قد تكون أصعب في التفسير وتتطلب بيانات وحسابات أكبر.
ا.م.د. علاء طعيمة عبد الكاظم
أستاذ مساعد دكتور في الذكاء الاصطناعي والتعلم العميق