تُستخدم النماذج التجميعية في التعلم العميق لأنها تُحسن من دقة النموذج واستقراره من خلال دمج نتائج عدة نماذج تعمل معًا بدلاً من الاعتماد على نموذج واحد فقط، مما يقلل من التحيّز والتباين ويزيد من قدرة النموذج على التعميم والتعامل مع البيانات الضجيجية. كما تتيح الاستفادة من تنوع النماذج المستخدمة، حيث يمكن لكل نموذج أن يتعلم أنماطًا مختلفة في البيانات، ما يعزز الأداء الكلي للنظام، ويُستخدم هذا النهج على نطاق واسع في تطبيقات حساسة مثل التصوير الطبي، واكتشاف الاحتيال، ومعالجة اللغة الطبيعية.
ا.م.د. علاء طعيمة عبد الكاظم
أستاذ مساعد دكتور في الذكاء الاصطناعي والتعلم العميق