يفضل استخدام التعلم التجميعي عندما:
• يكون النموذج الفردي عرضة لتقلبات عالية (High Variance).
• لا يحقق النموذج الفردي دقة كافية.
• توجد بيانات معقدة ومتنوعة الأنماط.
• الرغبة في زيادة الأداء دون الحاجة لبناء نموذج واحد ضخم ومعقد.
في هذه الحالات، الدمج بين عدة نماذج غالبًا يعطي نتائج أفضل وأكثر استقرارًا.
ا.م.د. علاء طعيمة عبد الكاظم
أستاذ مساعد دكتور في الذكاء الاصطناعي والتعلم العميق