التعلم النادر
التعلم النادر هو طريقة تهدف إلى استخراج تمثيلات نادرة من البيانات ذات الأبعاد العالية من خلال تحسين معلمات النموذج لجعل معظم الأوزان قريبة من الصفر، مما يحقق اختيار الميزات وخفض الأبعاد. الهدف الرئيسي منها هو تعزيز قابلية التفسير وكفاءة الحوسبة للنموذج مع الحفاظ على أو تحسين أداء التنبؤ. للتعلم النادر قيمة تطبيقية كبيرة في مجالات مثل التعلم الآلي ومعالجة الإشارات والإحصاء، خاصة عند التعامل مع مجموعات بيانات كبيرة وأبعاد عالية، حيث يمكنه تقليل خطر الانطباع الزائد وتحسين تعميم النموذج بشكل فعال.