Ensemble Learning هو أسلوب في التعلم الآلي يعتمد على دمج عدة نماذج معًا بدل استخدام نموذج واحد فقط، وذلك لتحسين دقة التنبؤ وزيادة استقرار الأداء. تقوم الفكرة على أن كل نموذج قد يلتقط جانبًا مختلفًا من البيانات، وعند جمع مخرجات هذه النماذج بطريقة مثل التصويت أو المتوسط أو التعلم المتتابع، تكون النتيجة النهائية غالبًا أفضل وأكثر موثوقية من نتيجة أي نموذج منفرد. ومن أشهر أمثلته Random Forest وXGBoost، لذلك يُعد هذا الأسلوب من التقنيات المهمة في بناء الأنظمة الذكية عالية الكفاءة.
Ensemble Learning
التعلم التجميعي
