الأبحاث المرتبطة بالكلمة المفتاحية: التحقق المتبادل

أساليب التعلم العميق متعددة الوسائط لتحسين درجات المخاطر متعددة الجينات باستخدام بيانات التصوير

2026 | المؤلف: Hyeongmu Kim وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: طب العيون (Ophthalmology)

تستقصي هذه الدراسة تحسين دقة التنبؤ بتقييم خطر الزرق من خلال دمج درجات المخاطر متعددة الجينات (PRS)، ودرجات التعلم العميق المستمدة من الصور (IDS)، والأنماط الظاهرة المستمدة من التصوير (IDPs)، والمتغيرات السريرية. باستخدام مجموعة بيانات تضم 55,469 عينة تحتوي على صور تصوير مقطعي بالتماس البصري (OCT) من بنك المملكة المتحدة الحيوي، استخدمت الدراسة نموذج XGBoost…
التعرف على المشاعر بناءً على إشارات EEG عبر المواضيع باستخدام التعلم التبايني

2025 | المؤلف: Ahmed Mohammed Alghamdi وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: علم الأعصاب الإدراكي (Cognitive Neuroscience)

تقدم هذه الدراسة مخطط تعلم تبايني عبر الموضوعات (CSCL) جديد يهدف إلى تعزيز التعرف على المشاعر المستند إلى EEG، وهو مجال حاسم ضمن الحوسبة العاطفية. تتناول الدراسة تحدي التباين الفردي في إشارات EEG من خلال استخدام هدف تبايني مزدوج ضمن الفضاء الزائدي، مما يسمح للنموذج بتعلم ميزات محددة لكل موضوع وتمثيلات قابلة للتعميم بشكل فعال.…
تحليل مقارن لتنبؤ أمراض القلب باستخدام الانحدار اللوجستي، وآلة الدعم الناقل، وجيران الأقرب، وغابة عشوائية مع التحقق المتقاطع لتحسين الدقة

2025 | المؤلف: Yagyanath Rimal وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: إدارة المعلومات الصحية (Health Information Management)

تستكشف هذه الورقة البحثية فعالية التحقق المتقاطع في تعزيز أداء نماذج التعلم الآلي المطبقة على مجموعات بيانات أمراض القلب. تستخدم الدراسة عملية جديدة لتحضير البيانات، تشمل تعويض الميزات العددية بالمتوسط، والميزات الفئوية باستخدام طرق كاي-تربيع، وتطبيق التطبيع. يتم مقارنة أربعة نماذج—الانحدار اللوجستي (LR)، آلة الدعم الناقل (SVM)، أقرب جار (KNN)، وغابة عشوائية (RF)—من خلال التحقق…
تحسين تشخيص أمراض القلب باستخدام نماذج التعلم الآلي المتقدمة: مقارنة الأداء التنبؤي

2025 | المؤلف: Macarena Teja وآخرون | المجلة: BMC Cardiovascular Disorders | المجال: إدارة المعلومات الصحية (Health Information Management)

تقدم ورقة البحث تقييمًا شاملاً لنماذج التعلم الآلي لتوقع الأمراض القلبية، مع تسليط الضوء على العبء العالمي الكبير للحالات القلبية الوعائية التي تفاقمت بسبب عوامل مثل قلة النشاط، واستخدام التبغ، والأنظمة الغذائية غير الصحية. ومن الجدير بالذكر أن مناطق مثل كليفلاند، والمجر، وسويسرا تسجل معدلات وفيات مرتفعة تُعزى إلى الأمراض القلبية الوعائية، مما يبرز الحاجة…
التنبؤ الآلي بالألم الحاد في الماعز المحلي باستخدام نماذج قائمة على التعلم العميق من تسجيلات الفيديو

2024 | المؤلف: Ludovica Chiavaccini وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: الحيوانات الصغيرة (Small Animals)

تستكشف هذه الدراسة أتمتة التعرف على الألم في الماعز باستخدام تقنيات التعلم الآلي (ML)، مع التركيز بشكل خاص على استخدام نموذج VGG-16 المدرب مسبقًا بالتزامن مع مصنف آلة الدعم. تركز الأبحاث على تحليل تعبيرات الوجه كمؤشرات على الألم، باستخدام مقياس الألم الحاد للماعز من UNESP-Botucatu لتصنيف حالة الألم لدى الماعز. تتكون مجموعة البيانات من صور…
تحليل مقارن لتقنيات التحقق المتبادل: LOOCV، والتحقق المتبادل K-folds، والتحقق المتبادل K-folds المتكرر في نماذج التعلم الآلي

2024 | المؤلف: Victor Lumumba وآخرون | المجلة: American Journal of Theoretical and Applied Statistics | المجال: هندسة التحكم والأنظمة (Control and Systems Engineering)

يتناول هذا القسم من ورقة البحث أهمية تقييم النماذج الفعّال في تعلم الآلة، لا سيما من خلال تقنيات التحقق المتقاطع المختلفة. تقارن الدراسة بين التحقق المتقاطع المتكرر باستخدام k-folds، والتحقق المتقاطع باستخدام k-folds، والتحقق المتقاطع Leave-One-Out (LOOCV) عبر أربعة نماذج تعلم آلي: آلة الدعم الناقل (SVM)، أقرب الجيران (K-NN)، الغابة العشوائية (RF)، والتجميع، باستخدام مجموعات…
تحليل تقييم النماذج باستخدام التحقق المتقاطع: التقنيات والتطبيقات والتطورات الحديثة

2024 | المؤلف: Jinhui Qiu | المجلة: Advances in Economics Management and Political Sciences | المجال: علم الإدارة وبحوث العمليات (Management Science and Operations Research)

تقدم هذه القسم نظرة عامة على تقنيات التحقق المتبادل في تعلم الآلة، مع التأكيد على دورها في تعزيز تقييم النموذج ودقة التنبؤ. يتضمن التحقق المتبادل تقسيم البيانات إلى مجموعات تدريب واختبار، مما يسمح بإعادة استخدام العينات عبر مجموعات مختلفة. يبرز البحث ثلاث طرق رئيسية للتحقق المتبادل: التحقق المتبادل K-Fold، والتحقق المتبادل الطبقي K-Fold، وLeave-One-Out Cross-Validation…
طرق الانحدار المعاقبة مع التحقق المتقاطع المعدل وضبط البوتستراب تنتج نماذج توقع أفضل

2024 | المؤلف: Menelaos Pavlou وآخرون | المجلة: Biometrical Journal | المجال: الإحصاء والاحتمالات (Statistics and Probability)

في هذا القسم، يتناول المؤلفون قضية الإفراط في التكيف في نماذج توقع المخاطر التي تستخدم تقدير الاحتمالية القصوى (MLE)، مما يؤدي غالبًا إلى توقعات متطرفة ومنحدر معايرة (CS) أقل من 1. للتخفيف من ذلك، يتم استخدام طرق معاقبة مثل Ridge و Lasso، حيث تقلل من معاملات الانحدار نحو الصفر، مما ينتج عنه توقعات تتماشى بشكل…
توقع السكري لدى الأطفال باستخدام التعلم العميق

2024 | المؤلف: Abeer El-Sayyid El-Bashbishy وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: إدارة المعلومات الصحية (Health Information Management)

تقدم هذه البحث تقنية جديدة في التعلم العميق للتنبؤ المبكر بالسكري، محققة معدل دقة مثير للإعجاب يبلغ 99.8%. تم بناء النموذج باستخدام شبكة عصبية عميقة (DNN) تعتمد على بنية متعددة الطبقات (MLP)، تضم عشرة طبقات مخفية وضبط شامل للمعلمات. استخدمت الدراسة مجموعة بيانات من مستشفى أطفال جامعة المنصورة للسكري (MUCHD)، تتكون من 548 مريضًا أطفال…
مقارنة إجراءات ضبط المعلمات الفائقة لنماذج التنبؤ السريرية: دراسة محاكاة

2024 | المؤلف: Zoë S Dunias وآخرون | المجلة: Statistics in Medicine | المجال: الإحصاء والاحتمالات (Statistics and Probability)

تقوم هذه الدراسة بمقارنة منهجيات ضبط المعلمات الفائقة المختلفة لنماذج التنبؤ السريرية بشكل منهجي، مع التركيز بشكل خاص على طرق Ridge وLasso وElastic Net وRandom Forest. تركز التقييمات على مقاييس الأداء التنبؤي خارج العينة، بما في ذلك التمييز، والمعايرة، وخطأ التنبؤ العام، باستخدام بيانات منخفضة الأبعاد. من خلال محاكاة واسعة، تفحص الأبحاث كيف تؤثر حجم…