النماذج التجميعية (Ensemble Methods) تُساهم في تحسين نتائج التعلم العميق من خلال دمج مخرجات عدة نماذج مستقلة لتقليل التباين وزيادة دقة التنبؤات. بدل الاعتماد على نموذج واحد قد يعاني من تحيز أو ضعف في التعميم، تقوم هذه الطرق بجمع قوة نماذج متعددة، مثل استخدام التصويت Voting أو المتوسط Averaging في مهام التصنيف والانحدار، أو اعتماد تقنيات أكثر تعقيدًا مثل Bagging (كما في Random Forest) وBoosting (مثل AdaBoost وXGBoost) وStacking التي تبني طبقات من النماذج. في سياق التعلم العميق، يمكن تدريب عدة شبكات عصبية بأوزان أولية مختلفة أو على عينات بيانات فرعية ودمج نتائجها، مما يقلل من خطرOverfitting ويُعزز من قدرة النموذج على التعميم، خاصة في التطبيقات المعقدة مثل التعرف على الصور أو معالجة اللغة الطبيعية.
ا.م.د. علاء طعيمة عبد الكاظم
أستاذ مساعد دكتور في الذكاء الاصطناعي والتعلم العميق