قلة البيانات (Data Scarcity) تؤثر سلبًا على النماذج لأنها تجعلها غير قادرة على تعلم الأنماط بشكل كافٍ مما يؤدي إلىUnderfitting أو تدفعها لحفظ البيانات المحدودة فينتج عنهاOverfitting وضعف في التعميم، كما تقلل من دقة التنبؤات وتزيد من احتمالية الانحياز، وللتغلب على ذلك يمكن استخدام تقنيات مثلData Augmentation أو Transfer Learning أو الاعتماد على بيانات اصطناعية.
ا.م.د. علاء طعيمة عبد الكاظم
أستاذ مساعد دكتور في الذكاء الاصطناعي والتعلم العميق