الأبحاث المرتبطة بالكلمة المفتاحية: تعلم الآلة
-
توقع مخاطر الائتمان باستخدام التعلم الآلي والتعلم العميق: دراسة على عملاء بطاقات الائتمان
2024 | المؤلف: Victor Chang وآخرون | المجلة: Risks | المجال: المحاسبة (Accounting)تتناول هذه الورقة البحثية التحدي المتزايد لإدارة مخاطر الائتمان الذي تواجهه شركات بطاقات الائتمان العالمية بسبب زيادة إنفاق المستهلكين ونمو السكان. تركز الدراسة على تصنيف عملاء بطاقات الائتمان إلى فئات “جيدة” أو “سيئة” للتخفيف من الخسائر المحتملة في رأس المال. يتم استخدام نماذج متعددة من التعلم الآلي، بما في ذلك الشبكات العصبية، والانحدار اللوجستي، وأدا…
-
نماذج التعلم العميق عالية الأداء المعتمدة على التجميع لاكتشاف الأخبار المزيفة
2024 | المؤلف: Mohammed E.Almandouh وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: علم الاجتماع والعلوم السياسية (Sociology and Political Science)تبحث الدراسة في فعالية تقنيات التعلم الآلي (ML) والتعلم العميق (DL) المختلفة في اكتشاف الأخبار المزيفة باللغة العربية على منصات التواصل الاجتماعي. من خلال دمج تمثيلات الكلمات FastText مع نماذج متقدمة مثل BERT وXLNet وRoBERTa، تعمل الدراسة على تحسين الأداء من خلال ضبط المعلمات. باستخدام مجموعتي بيانات إخبارية عربية، AFND وARABICFAKETWEETS، طور المؤلفون أربعة نماذج…
-
تحسين إنتاج جزيئات PLGA النانوية من خلال دمج تصميم التجربة والتعلم الآلي
2024 | المؤلف: Nidhi Seegobin وآخرون | المجلة: International Journal of Pharmaceutics | المجال: العلوم الصيدلانية (Pharmaceutical Science)تبحث الدراسة في تحسين جزيئات النانو من حمض البولي (اللاكتيد-كوجليكوليك) (PLGA) المنتجة عبر الترسيب النانوي، مع التركيز على القدرات التنبؤية لتصميم التجارب (DOE) ومنهجيات التعلم الآلي (ML). يُفضل PLGA بسبب قابليته للتحلل البيولوجي وإطلاق الدواء بشكل منظم، لكن عملية إنتاج جزيئات النانو تتطلب تحسينًا دقيقًا لتحقيق الخصائص المطلوبة. تجد الدراسة أنه بينما يتفوق ML، وخاصة…
-
اختيار الميزات الأمثل لتوقع أمراض القلب باستخدام خوارزمية مستعمرة النحل الاصطناعية المعدلة (M-ABC) وجيران K الأقرب (KNN)
2024 | المؤلف: Muhammad Amir Khan وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: إدارة المعلومات الصحية (Health Information Management)تقدم الورقة البحثية نهجًا جديدًا للتشخيص المبكر لأمراض القلب باستخدام نموذج تصنيف يدمج خوارزمية مستعمرة النحل الاصطناعية المعدلة (M-ABC) مع أقرب الجيران (KNN) لاختيار الميزات المثلى. تؤكد الدراسة على أهمية تحديد السمات المهمة من مجموعة البيانات لتعزيز دقة التصنيف وتقليل وقت التدريب. من خلال استخدام خوارزمية النحل المعدلة، يحتفظ الإطار المقترح فقط بأكثر الميزات إفادة…
-
تعزيز اكتشاف البرمجيات الضارة من خلال اختيار الميزات الذاتية باستخدام مُحسِّن الذئب الرمادي
2024 | المؤلف: Mosleh M. Abualhaj وآخرون | المجلة: Indonesian Journal of Electrical Engineering and Computer Science | المجال: معالجة الإشارات (Signal Processing)تقدم هذه البحث نظام RFGWO-Mal، وهو نهج مبتكر للكشف عن البرمجيات الضارة وتصنيفها باستخدام مزيج من مصنف الغابة العشوائية (RF) ومحسن الذئب الرمادي (GWO). يستخدم النظام طريقة جديدة لاختيار الميزات ذات الاتحاد الذاتي، والتي تدمج الميزات من مجموعات فرعية مختلفة تم تحديدها بواسطة GWO لمهام التصنيف الثنائي والمتعدد الفئات. تم تقييم فعالية نظام RFGWO-Mal باستخدام…
-
تعزيز التعلم الفيدرالي لنموذج MLP–LSTM في خط أنابيب تعلم عميق متكامل لتوقع سوق الأسهم
2024 | المؤلف: Jayaraman Kumarappan وآخرون | المجلة: International Journal of Computational Intelligence Systems | المجال: علم الإدارة وبحوث العمليات (Management Science and Operations Research)تقدم هذه الدراسة نموذج التعلم الفيدرالي المعزز متعدد الطبقات (Fed-MLP-LSTM)، والذي يهدف إلى تحسين دقة توقعات سوق الأسهم من خلال الاستفادة من نقاط القوة في الشبكات العصبية متعددة الطبقات (MLP) لاستخراج الميزات وشبكات الذاكرة طويلة وقصيرة الأجل (LSTM) لنمذجة البيانات الزمنية. باستخدام مؤشر CAC40 للأسهم كدراسة حالة، يتضمن النموذج تقنيات المعالجة المسبقة مثل الاستيفاء الخطي…
-
شبكة الانتباه المنقسم للتفكير الرسومي السيامي مع بيانات المشاعر الاجتماعية المعتمدة على معالجة اللغة الطبيعية لتحسين توقعات أسعار الأسهم
2024 | المؤلف: Jayaraman Kumarappan وآخرون | المجلة: Journal Of Big Data | المجال: علم الإدارة وبحوث العمليات (Management Science and Operations Research)تقدم ورقة البحث نهجًا جديدًا للتنبؤ بسلوك سوق الأسهم من خلال تحليل المشاعر، مع معالجة القضايا السائدة المتعلقة بعدم الدقة والتعقيد في النماذج الحالية. الطريقة المقترحة، المسماة Siagra-ConSA-HSOA (شبكة الانتباه المنفصل بالتواء الجرافات مع بيانات المشاعر الاجتماعية المعتمدة على معالجة اللغة الطبيعية)، تدمج البيانات من سوق الأسهم NIFTY-50 ومشاعر تويتر في الوقت الحقيقي. باستخدام معالجة…
-
تعزيز تشخيص أورام الدماغ متعددة الفئات باستخدام SVM وتقنيات استخراج الميزات المبتكرة
2024 | المؤلف: Mustafa Basthikodi وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: طب الأعصاب (Neurology)تبحث هذه الدراسة في تصنيف أورام الدماغ باستخدام التصوير الطبي، مع التركيز بشكل خاص على التحديات التي تطرحها التشابهات البصرية بين أنواع الأورام المختلفة. تستخدم الدراسة آلة الدعم الناقل (SVM) كخوارزمية التصنيف الأساسية، معززة بتقنيات استخراج الميزات مثل هيستوجرام التدرجات الموجهة (HOG) ونمط ثنائي محلي (LBP)، إلى جانب تحليل المكونات الرئيسية (PCA) لتقليل الأبعاد. باستخدام…
-
تحليل المشاعر المبتكر وتوقع سعر السهم باستخدام FinBERT وGPT-4 والانحدار اللوجستي: نهج قائم على البيانات
2024 | المؤلف: Olamilekan Shobayo وآخرون | المجلة: Big Data and Cognitive Computing | المجال: علم الإدارة وبحوث العمليات (Management Science and Operations Research)تدرس هذه الدراسة أداء نماذج الذكاء الاصطناعي المتقدمة – تحديدًا FinBERT و GPT-4 والانحدار اللوجستي – في تحليل المشاعر وتوقع مؤشرات الأسهم، مستفيدة من الأخبار المالية وبيانات مؤشر NGX All-Share. تهدف الأبحاث إلى تصنيف مشاعر السوق وتوقع تحركات الأسعار من خلال هذه النماذج، وتقييم فعاليتها باستخدام مقاييس مثل الدقة والدقة المتوسطة والاسترجاع ودرجة F1 و…
-
تحليل شامل للجينوم واكتشاف المتغيرات على نطاق واسع باستخدام DRAGEN
2024 | المؤلف: Sairam Behera وآخرون | المجلة: Nature Biotechnology | المجال: علم الأحياء الجزيئي (Molecular Biology)يقدم قسم “النتائج” النتائج الرئيسية للدراسة، مع تسليط الضوء على نتائج التجارب أو التحليلات التي تم إجراؤها. تشير البيانات إلى وجود ارتباط كبير بين المتغيرات قيد التحقيق، حيث تكشف التحليلات الإحصائية عن قيم p أقل من العتبة التقليدية 0.05، مما يشير إلى دليل قوي ضد فرضية العدم. بالإضافة إلى ذلك، تظهر النتائج أن التدخل المطبق…