تحدي الضبط الناقص (Underfitting) يحدث عندما يكون النموذج بسيطًا جدًا أو غير مدرَّب بشكل كافٍ، فيفشل في التقاط الأنماط الأساسية من البيانات، مما يؤدي إلى أداء ضعيف سواء على بيانات التدريب أو الاختبار، ويظهر عادةً عند استخدام نماذج غير مناسبة أو بيانات قليلة المعالجة، وهو عكس الضبط الزائد حيث لا يتعلم النموذج بما يكفي ليقدم تنبؤات دقيقة.
ا.م.د. علاء طعيمة عبد الكاظم
أستاذ مساعد دكتور في الذكاء الاصطناعي والتعلم العميق