يمكن تحقيق التوازن بين التحيز (Bias) والتباين (Variance) عبر ما يُعرف بمقايضة التحيز-التباين (Variance-Bias Tradeoff)، وذلك من خلال اختيار نموذج بمرونة مناسبة لا يكون بسيطًا جدًا فيسبب تحيزًا عاليًا ولا معقدًا جدًا فيؤدي إلى تباين مرتفع، إضافةً إلى زيادة حجم البيانات لتحسين التعميم، واستخدام تقنيات التنظيم (Regularization) للحد من التعقيد، وكذلك اللجوء إلى الطرق التجميعيةEnsemble Methods مثل Bagging وBoosting، والهدف النهائي هو بناء نموذج بانحياز منخفض وتباين مقبول لضمان أفضل أداء على البيانات الجديدة.
ا.م.د. علاء طعيمة عبد الكاظم
أستاذ مساعد دكتور في الذكاء الاصطناعي والتعلم العميق