الأبحاث المرتبطة بالكلمة المفتاحية: تعزيز التدرج
-
دراسة توقعات انبعاثات ثاني أكسيد الكربون اليومية من خلال تحليل مقارن لنماذج التعلم الآلي، التعلم العميق، والنماذج الإحصائية
2025 | المؤلف: Adewole Adetoro Ajala وآخرون | المجلة: Environmental Science and Pollution Research | المجال: الهندسة البيئية (Environmental Engineering)تستكشف هذه الدراسة توقعات انبعاثات ثاني أكسيد الكربون اليومية من 1 يناير 2022 إلى 30 سبتمبر 2023، عبر أربعة من أعلى المناطق المصدرة: الصين، الهند، الولايات المتحدة، والاتحاد الأوروبي 27 والمملكة المتحدة. تقيم أداء 14 نموذجًا، بما في ذلك أربعة نماذج إحصائية (ARMA، ARIMA، SARMA، SARIMA)، وثلاثة نماذج تعلم آلي (آلة الدعم الناقل، الغابة العشوائية،…
-
توقع مخاطر تسوس الأسنان في مرحلة الطفولة المبكرة باستخدام أساليب التعلم الآلي في بنغلاديش
2025 | المؤلف: Zhenyun Du وآخرون | المجلة: BMC Oral Health | المجال: أمراض اللثة (Periodontics)هدفت الدراسة إلى تطوير نموذج تعلم آلي (ML) للتنبؤ بتسوس الأسنان في مرحلة الطفولة المبكرة (ECC) من خلال تحليل السلوكيات الصحية الرئيسية بين أزواج الأمهات والأطفال في بنغلاديش. باستخدام عينة من 724 أمًا لديها أطفال دون سن السادسة، استخدمت الدراسة تقييمات سريرية بناءً على معايير ICDAS II جنبًا إلى جنب مع بيانات الاستطلاع. تم إجراء…
-
تحليل استراتيجيات التصنيف واختيار الميزات لتوقع مرض السكري عبر مجموعات بيانات السكري المتنوعة
2024 | المؤلف: Jayakumar Kaliappan وآخرون | المجلة: Frontiers in Artificial Intelligence | المجال: إدارة المعلومات الصحية (Health Information Management)تبحث ورقة البحث في دمج نماذج التعلم الآلي (ML) مع مجموعات بيانات طبية واسعة لتعزيز التنبؤ وإدارة مرض السكري. تقيم الورقة خوارزميات ML المختلفة، بما في ذلك الغابة العشوائية (RF)، وXG Boost (XGB)، والانحدار الخطي (LR)، وتعزيز التدرج (GB)، وآلة الدعم الناقل (SVM)، عبر مجموعات بيانات متعددة. تستخدم الدراسة تقنيات قائمة على الفلتر وتقنيات قائمة…
-
تحسين توقع مرض الكبد من البيانات السريرية من خلال تقييم أساليب التعلم الجماعي
2024 | المؤلف: Shahid Mohammad Ganie وآخرون | المجلة: BMC Medical Informatics and Decision Making | المجال: إدارة المعلومات الصحية (Health Information Management)تتناول ورقة البحث القضية الحرجة لمرض الكبد، الذي يؤدي إلى حوالي مليوني وفاة سنويًا، مما يمثل 4% من الوفيات العالمية. تستكشف الدراسة فعالية طرق التعلم الجماعي في التنبؤ بمرض الكبد باستخدام مجموعة بيانات كبيرة تتكون من 30,691 عينة مع 11 ميزة. تم تقييم ثلاثة أساليب جماعية – التعزيز، والتجميع، والتصويت – مع تضمين تسعة خوارزميات،…
-
التعلم الآلي القابل للتفسير في التنبؤ بإصابة الكبد الناتجة عن الأدوية بين مرضى السل: تطوير النموذج ودراسة التحقق
2024 | المؤلف: Yue Xiao وآخرون | المجلة: BMC Medical Research Methodology | المجال: علم العقاقير (Pharmacology)هدفت الدراسة إلى تطوير والتحقق من صحة نموذج توقع قابل للتفسير لإصابة الكبد الناتجة عن الأدوية (DILI) في مرضى السل (TB). باستخدام مجموعة بيانات تضم 7,071 مريضًا بالسل من مدينة نينغبو، استخدمت الدراسة تقنيات تعزيز التدرج الشديد (XGBoost) والغابة العشوائية (RF) وخوارزميات الانحدار اللوجستي لأسلوب الانكماش والاختيار المطلق الأدنى (LASSO). تم تقييم أداء النموذج باستخدام…
-
تقييم مقارن لأساليب تجميع تعلم الآلة في توقع الأمراض باستخدام مجموعات بيانات متعددة
2024 | المؤلف: Palak Mahajan وآخرون | المجلة: Health and Technology | المجال: إدارة المعلومات الصحية (Health Information Management)تقيّم هذه الورقة البحثية فعالية تقنيات التعلم الجماعي المختلفة لتوقع الأمراض، باستخدام 16 مجموعة بيانات من كاجل ومخزن التعلم الآلي UCI. تقارن الدراسة 15 نوعًا من أنواع التعلم الجماعي بناءً على ستة مقاييس أداء: الدقة، الدقة الإيجابية، الاسترجاع، درجة F1، AUC (المساحة تحت المنحنى)، وAUPRC (المساحة تحت منحنى الدقة والاسترجاع). تشير النتائج إلى أن نوع…
-
مقارنة تأثيرات الشكل الحضري على مسافة السفر، وامتلاك السيارات، واختيار الوسيلة
2024 | المؤلف: Peter Berrill وآخرون | المجلة: Transportation Research Part D Transport and Environment | المجال: النقل (Transportation)تستكشف هذه الورقة البحثية تأثير الشكل الحضري على سلوكيات التنقل عبر تسعة عشر مدينة أوروبية، باستخدام استبيانات التنقل الحضري وتقنيات النمذجة المتقدمة مثل أشجار القرار المعززة بالتدرج ونماذج الانحدار. تسلط الدراسة الضوء على أن القرب السكني من مراكز المدن هو المؤشر الأكثر أهمية لمسافات الرحلات، وملكية السيارات، واختيار وسيلة النقل. ومن الجدير بالذكر أنها تكشف…
-
توحيد العوامل المالية الكلية وتحليل مشاعر تويتر في توقع اتجاهات سوق الأسهم
2024 | المؤلف: Md Shahedul Amin وآخرون | المجلة: Journal of Computer Science and Technology Studies | المجال: علم الإدارة وبحوث العمليات (Management Science and Operations Research)تبحث ورقة البحث في العلاقة بين المشاعر العامة المعبر عنها في التغريدات حول تقنيات الذكاء الاصطناعي التوليدي، وخاصة ChatGPT، وتقلبات أسعار الأسهم للشركات ذات الصلة، مثل Microsoft وOpenAI. من خلال تحليل مجموعة بيانات تضم 500,000 تغريدة من ديسمبر 2022 إلى مارس 2023، تستخدم الدراسة تقنيات معالجة اللغة الطبيعية لاستخراج درجات المشاعر وتستخدم مجموعة متنوعة من…
-
خوارزميات التعلم الآلي المراقب لتوقع تسرب الطلاب والنجاح الأكاديمي: دراسة مقارنة
2024 | المؤلف: Alice Villar وآخرون | المجلة: Discover Artificial Intelligence | المجال: تطبيقات علوم الحاسوب (Computer Science Applications)تقيّم هذه الدراسة فعالية خوارزميات التعلم الآلي المختلفة في التنبؤ بترك الطلاب والنجاح الأكاديمي، باستخدام مجموعة بيانات من مؤسسة تعليم عالٍ. تتناول البحث بشكل خاص عدم توازن الفصول من خلال تطبيق تقنية إعادة أخذ العينات SMOTE. تم اختبار مجموعة متنوعة من الخوارزميات، بما في ذلك شجرة القرار (DT)، آلة الدعم الناقل (SVM)، الغابة العشوائية (RF)،…
-
ثورة في تجارة التجزئة: نهج هجين للتعلم الآلي لتوقع الطلب بدقة واتخاذ القرارات الاستراتيجية في التجارة العالمية
2024 | المؤلف: MD Tanvir Islam وآخرون | المجلة: Journal of Computer Science and Technology Studies | المجال: علم الإدارة وبحوث العمليات (Management Science and Operations Research)تقدم هذه الورقة البحثية تقييمًا شاملاً لمجموعة متنوعة من تقنيات التعلم الآلي لتحليل بيانات المبيعات في الوقت الحقيقي، بما في ذلك تعزيز التدرج، AdaBoost، الغابة العشوائية (RF)، XGBoost، الشبكات العصبية الاصطناعية (ANN)، ونموذج هجين جديد يسمى RF-XGBoost-LR. تستخدم الدراسة مقاييس الأداء الرئيسية مثل متوسط الخطأ المطلق (MAE)، ومتوسط الخطأ التربيعي (MSE)، ودرجة R² لتقييم فعالية…