الأبحاث المرتبطة بالكلمة المفتاحية: بحث عشوائي
-
تصنيف أمراض القلب باستخدام التعلم الآلي: مقارنة بين البحث الشبكي، البحث العشوائي، والتحسين البايزي Classification of Heart Disease with Machine Learning: A Comparison of Grid Search, Random Search, and Bayesian Optimization
2026 | المؤلف: Tri Andi وآخرون | المجلة: JOIV International Journal on Informatics Visualization | المجال: الذكاء الاصطناعي (Artificial Intelligence)تدرس هذه الدراسة بشكل منهجي تأثير تقنيات تحسين المعلمات الفائقة—البحث الشبكي، البحث العشوائي، والتحسين البايزي—على أداء النماذج التنبؤية باستخدام أربعة خوارزميات تعلم آلي: الانحدار اللوجستي (LR)، آلة الدعم الناقل (SVM)، الجيران الأقرب (KNN)، وتعزيز التدرج. أجريت الدراسة على مجموعات بيانات مرجعية من مستودع تعلم الآلة بجامعة كاليفورنيا، وتظهر النتائج أن تحسين المعلمات الفائقة يعزز بشكل…
-
تعزيز دقة توقع pH في ISFET المغلق بـ Al2O3 باستخدام مُنظم XGBoost وتعلم التجميع Enhancing pH prediction accuracy in Al2O3 gated ISFET using XGBoost regressor and stacking ensemble learning
2026 | المؤلف: Zhenyun Du وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: الهندسة الحيوية (Bioengineering)تقدم البحث نموذجًا عدديًا لترانزستور التأثير الميداني الحساس للأيونات (ISFET) مع بوابة Al₂O₃ مصمم لاكتشاف درجة الحموضة، مع تسليط الضوء على فائدته في المجالات البيئية والطبية الحيوية بسبب استجابته السريعة وفعاليته من حيث التكلفة. تحقق الدراسة بشكل منهجي من تأثير سمك العازل البوابة، وتركيز الشوائب، ودرجة الحرارة على أداء ISFET من خلال تحليل تيار المصدر-المصرف…
-
إطار مرن لتحسين المعلمات الفائقة باستخدام الهوموتوبيا والنماذج البديلة
2026 | المؤلف: Sophia J. Abraham وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: الذكاء الاصطناعي (Artificial Intelligence)في السنوات الأخيرة، تقدم التعلم الآلي بشكل كبير بسبب التحسينات في الخوارزميات وتوافر مجموعات بيانات كبيرة وعالية الجودة. عامل حاسم في تحقيق أداء مثالي للنموذج هو تحسين المعلمات الفائقة (HPO)، والذي، على الرغم من أهميته، يقدم عدة تحديات. تعتمد العديد من تقنيات HPO الحالية على طرق بحث بسيطة أو تفترض وجود دوال خسارة سلسة ومستمرّة،…