Oversampling وUndersampling هما تقنيتان لمعالجة مشكلة عدم توازن البيانات (Imbalanced Data) في التعلم الآلي:
• Oversampling (الإفراط في أخذ العينات): هي تقنية تُستخدم لمعالجة اختلال توازن البيانات عبر زيادة حجم الفئة النادرة إما بتكرار عيناتها أو توليد عينات اصطناعية جديدة (مثل طريقة SMOTE). الهدف هو إعطاء الفئة الأقل تمثيلًا وزناً أكبر أثناء التدريب.
• Undersampling (التقليل من أخذ العينات): تعني تقليل حجم الفئة الأكبر عبر إزالة بعض العينات منها، بحيث يصبح عدد العينات بين الفئات أكثر توازنًا.
كلا الطريقتين تُستخدم لتحسين أداء النماذج في كشف الفئات النادرة وزيادة دقتها، لكن يجب الحذر:
• Oversampling قد يؤدي إلى الضبط الزائد (Overfitting).
• Undersampling قد يؤدي إلى فقدان بيانات مهمة من الفئة الأكبر.
هاتان التقنيتان تساعدان في معالجة اختلال التوازن وجعل النماذج أكثر عدلاً ودقة.
ا.م.د. علاء طعيمة عبد الكاظم
أستاذ مساعد دكتور في الذكاء الاصطناعي والتعلم العميق