يُستخدم تجميع النموذج Model Ensemble لتحسين النتائج عبر دمج مخرجات عدة نماذج بدلًا من الاعتماد على نموذج واحد، حيث يساهم هذا الدمج في تقليل الأخطاء الفردية وزيادة الدقة والقدرة على التعميم، ويتم ذلك بطرق مثل Bagging الذي يقلل التباين، وBoosting الذي يقلل التحيز، وStacking الذي يجمع نقاط قوة النماذج المختلفة، وبذلك يوفر أداءً أفضل وأكثر استقرارًا.
ا.م.د. علاء طعيمة عبد الكاظم
أستاذ مساعد دكتور في الذكاء الاصطناعي والتعلم العميق