الأبحاث المرتبطة بالكلمة المفتاحية: تعلم الآلة
-
نظام تصنيف قائم على الذكاء الحاسوبي لتشخيص ضعف الذاكرة لدى مستخدمي المواد النفسية الفعالة
2024 | المؤلف: Chaoyang Zhu | المجلة: Journal of Cloud Computing Advances Systems and Applications | المجال: طب الأعصاب (Neurology)تناقش هذه الفقرة تطبيق تقنيات الذكاء الحسابي، وخاصة الشبكات العصبية العميقة، في تشخيص ضعف الذاكرة المرتبط بإساءة استخدام المواد النفسية. تبرز النقائص في الأساليب الإحصائية التقليدية، التي غالبًا ما تفشل في أخذ العوامل الزمنية في الاعتبار، وتؤكد على مزايا الذكاء الاصطناعي في تحسين دقة التشخيص. استخدمت الدراسة تصوير الدماغ بالرنين المغناطيسي والأشعة المقطعية لتصنيف الحالات…
-
التنبؤ بالذوبانية CO2 في السوائل الأيونية لالتقاط CO2 باستخدام نماذج التعلم العميق
2024 | المؤلف: Mazhar Ali وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: التحفيز (Catalysis)تستكشف هذه الدراسة تطبيق نماذج التعلم العميق للتنبؤ بالذوبانية الكربونية (CO₂) في السوائل الأيونية (ILs)، باستخدام مجموعة بيانات شاملة تضم 10,116 قياسًا عبر 164 ILs تحت ظروف درجة حرارة وضغط مختلفة. تم تطوير هيكلين لشبكات عصبية عميقة: شبكة عصبية اصطناعية (ANN) وشبكة الذاكرة الطويلة القصيرة (LSTM). أظهرت كلا النموذجين دقة تنبؤية عالية، مع قيم معامل…
-
إطار عمل للإجابة على الأسئلة لفرز الملخصات تلقائيًا باستخدام نماذج اللغة الكبيرة
2024 | المؤلف: Opeoluwa Akinseloyin وآخرون | المجلة: Journal of the American Medical Informatics Association | المجال: الإحصاء والاحتمالات واللايقين (Statistics, Probability and Uncertainty)تقدم هذه الورقة البحثية نهجًا جديدًا لفحص الملخصات في المراجعات النظامية (SR) من خلال استخدام نماذج اللغة الكبيرة (LLMs)، تحديدًا من خلال إطار عمل السؤال والجواب (QA). تتضمن المنهجية تحويل معايير الاختيار إلى أسئلة ثنائية يجيب عليها LLM، وتقييم الردود، وإعادة ترتيبها لاتخاذ قرارات مستنيرة بشأن الإدراج أو الاستبعاد. تم التحقق من صحة الإطار باستخدام…
-
تحسين توقعات أمراض القلب والأوعية الدموية من خلال تحسين ذاتي لاختيار الميزات المحسن بواسطة نموذج الشبكة العصبية الكمومية وLSTM
2024 | المؤلف: Aman Darolia وآخرون | المجلة: Frontiers in Medicine | المجال: إدارة المعلومات الصحية (Health Information Management)تتناول ورقة البحث القضية الحرجة لتوقع الأمراض القلبية الوعائية (CVD)، مع التأكيد على الحاجة إلى منهجيات متقدمة في تحليل بيانات الرعاية الصحية بسبب الأبعاد العالية لمجموعات البيانات الطبية. يقترح المؤلفون نموذجًا هجينًا جديدًا يعمل من خلال أربع مراحل رئيسية: المعالجة المسبقة، استخراج الميزات، اختيار الميزات (FS)، والتصنيف. تزيل معالجة البيانات المسبقة التناقضات، بينما يستخدم استخراج…
-
تحليل مقارن لخوارزميات التعلم الآلي لتقييم مخاطر الائتمان الاستهلاكي
2024 | المؤلف: Tianyi Xu | المجلة: Transactions on Computer Science and Intelligent Systems Research | المجال: علم الإدارة وبحوث العمليات (Management Science and Operations Research)تستكشف هذه الورقة البحثية تطبيق خوارزميات التعلم الآلي في تقييم مخاطر الائتمان للمستهلكين، باستخدام مجموعة بيانات تضم 10,000 حساب ائتماني لمقارنة أربعة خوارزميات: الانحدار اللوجستي، شجرة القرار، الغابة العشوائية، وآلة تعزيز التدرج (GBM). تكشف النتائج أن GBM يتفوق على الخوارزميات الأخرى بمعدل منطقة تحت المنحنى (AUC) يبلغ 0.87، تليه الغابة العشوائية عن كثب بمعدل 0.85.…
-
توقع أسعار الأسهم في السلاسل الزمنية بناءً على خوارزمية جينية (GA) – شبكة الذاكرة طويلة وقصيرة المدى (LSTM)
2024 | المؤلف: Xinye Sha | المجلة: Advances in Economics Management and Political Sciences | المجال: علم الإدارة وبحوث العمليات (Management Science and Operations Research)تقدم هذه الورقة البحثية خوارزمية جديدة للتنبؤ بالسلاسل الزمنية تدمج تحسين الخوارزمية الجينية (GA) مع شبكة الذاكرة طويلة وقصيرة المدى (LSTM) للتنبؤ بأسعار الأسهم، مع معالجة التحديات التي تطرحها عصر البيانات الكبيرة. تبدأ المنهجية بتحليل إحصائي وصفي لبيانات الأسهم، تليها بناء وتدريب نموذج GA-LSTM. تؤدي عملية التحسين إلى تقليل كبير في متوسط الخطأ المطلق (MAE)…
-
فك شفرة مخاطر صحة الأسنان لدى الأطفال: نهج تعلم الآلة لتحديد العوامل المؤثرة الرئيسية
2024 | المؤلف: Seyed‐Ali Sadegh‐Zadeh وآخرون | المجلة: Frontiers in Artificial Intelligence | المجال: أمراض اللثة (Periodontics)تستكشف هذه الدراسة العوامل المؤثرة على خطر تسوس الأسنان لدى الأطفال الذين تتراوح أعمارهم بين 7 سنوات وأقل، باستخدام تقنيات التعلم الآلي لتعزيز التعرف المبكر واستراتيجيات الوقاية. قامت الأبحاث بتحليل بيانات من الفحوصات السريرية لـ 356 طفلًا، مستخدمة نماذج مثل الانحدار اللوجستي، وأشجار القرار، والغابات العشوائية لتقييم تأثير العادات الغذائية، والتعرض للفلورايد، والوضع الاجتماعي والاقتصادي…
-
زيادة البيانات ومجموعات البيانات غير المتوازنة: دراسة أداء التعلم الآلي وهندسة الميزات
2024 | المؤلف: Muhammad Mujahid وآخرون | المجلة: Journal Of Big Data | المجال: الذكاء الاصطناعي (Artificial Intelligence)تتناول الدراسة تحدي عدم توازن الفئات في تعلم الآلة، وخاصة في تطبيقات استخراج النصوص، حيث قد تتفوق فئة واحدة بشكل كبير على أخرى. غالبًا ما يؤدي هذا التوازن إلى الإفراط في ملاءمة النموذج وتدهور الأداء. للتخفيف من هذه المشكلات، تقارن الأبحاث تقنيات زيادة العينات المختلفة، بما في ذلك تقنية زيادة العينات للأقليات الاصطناعية (SMOTE)، وSVM-SMOTE،…
-
LSTM المتبقي والثنائي الاتجاه لاكتشاف نوبات الصرع
2024 | المؤلف: Wei Zhao وآخرون | المجلة: Frontiers in Computational Neuroscience | المجال: علم الأعصاب الإدراكي (Cognitive Neuroscience)تقدم هذه الدراسة نموذجًا هجينًا جديدًا للتعلم العميق، ResBiLSTM، مصممًا لاكتشاف نوبات الصرع من إشارات تخطيط الدماغ الكهربائي (EEG)، مع معالجة التحديات التي تطرحها التفسيرات اليدوية لهذه الإشارات. يدمج النموذج شبكة عصبية متبقية أحادية البعد (ResNet) لاستخراج الميزات المكانية المحلية من بيانات EEG، والتي تتم معالجتها بعد ذلك بواسطة طبقة الذاكرة طويلة وقصيرة المدى ثنائية…
-
تصنيف أورام الدماغ بشكل موثوق من خلال دمج التعلم العميق ونموذج الانتباه القائم على القنوات
2024 | المؤلف: Balamurugan A.G وآخرون | المجلة: BMC Medical Imaging | المجال: طب الأعصاب (Neurology)تدرس الدراسة تطبيق منهجيات التعلم العميق، وبالتحديد نموذج الانتباه القائم على القناة (CWAM) المدمج مع ResNet101، لتصنيف أورام الدماغ في صور الرنين المغناطيسي. تعتمد العمليات التشخيصية التقليدية غالبًا على خبرة أطباء الأشعة، مما يجعلها تستغرق وقتًا طويلاً وقد تكون أقل دقة. يعزز نموذج ResNet101-CWAM المقترح بشكل كبير أداء التصنيف، محققًا دقة تصل إلى 99.83%، بالإضافة…