الأبحاث المرتبطة بالكلمة المفتاحية: تعلم الآلة
-
دمج نماذج CNN وطرق التعلم الآلي في تصنيف درجات الائتمان: تحويل الصور ثنائية الأبعاد واستخراج الميزات
2025 | المؤلف: Yunus Emre Gür وآخرون | المجلة: Computational Economics | المجال: المحاسبة (Accounting)تتناول هذه الورقة البحثية التحدي الحاسم المتمثل في تصنيف درجات الائتمان بدقة، وهو أمر أساسي للمؤسسات المالية في تقييم الجدارة الائتمانية وإدارة المخاطر. تواجه طرق التصنيف التقليدية صعوبات مع مجموعات البيانات الكبيرة، مما يؤدي إلى عدم الكفاءة. للتغلب على هذه القيود، يقترح المؤلفون نموذجًا هجينًا جديدًا يدمج الشبكات العصبية التلافيفية (CNN) مع تقنيات التعلم الآلي.…
-
شبكة عصبية عميقة تجريبية لاسترجاع الطور البصري عبر وسط متشتت
2025 | المؤلف: Hanqian Tu وآخرون | المجلة: Nature Communications | المجال: الصوتيات وفوق الصوتيات (Acoustics and Ultrasonics)تناقش هذه الفقرة قيود التعلم الخاضع للإشراف التقليدي في الشبكات العصبية العميقة (DNNs)، خاصة في السيناريوهات التي تكون فيها الحلول التحليلية غير متاحة، مثل أنظمة تشتت الموجات. لمواجهة هذا التحدي، يقدم المؤلفون مفهوم الشبكة العصبية التجريبية العميقة (DENN)، التي تجمع بين التعلم العميق والنمذجة التجريبية. تتيح هذه الطريقة المبتكرة استرجاع الطور البصري من خلال وسائط…
-
الضوضاء البيضاء وسوء استخدامها: التأثيرات على ملاءمة نماذج السلاسل الزمنية والتنبؤ
2025 | المؤلف: Hossein Hassani وآخرون | المجلة: Forecasting | المجال: علم الإدارة وبحوث العمليات (Management Science and Operations Research)تقدم هذه الورقة مساهمة كبيرة في تحليل السلاسل الزمنية من خلال دراسة الخصائص التجريبية للضوضاء البيضاء وتأثيراتها على اختيار النموذج. تسلط الضوء على التباينات بين الافتراضات النظرية القياسية للضوضاء البيضاء والملاحظات التجريبية الفعلية، لا سيما فيما يتعلق بدالة الارتباط الذاتي العينة (ACF) ودالة الارتباط الذاتي الجزئي (PACF). هذه النتائج حاسمة لتقييم ملاءمة النموذج والتمييز بين…
-
التشخيص التقويمي الآلي عبر التعلم الذاتي والإصدار المتعدد الخصائص باستخدام صور الأشعة الجانبية
2025 | المؤلف: Qiao Chang وآخرون | المجلة: BioMedical Engineering OnLine | المجال: جراحة الفم (Oral Surgery)تقدم ورقة البحث إطار عمل جديد للتعلم العميق، وهو شبكة التدريب الذاتي المسبق والتصنيف متعدد السمات (SPMA)، مصممة لتعزيز التشخيص التلقائي لطب الأسنان باستخدام صور السيفالوجرام الجانبية. تؤثر سوء الإطباق على 56% من سكان العالم، مما يستلزم أدوات تشخيص دقيقة، وهو ما تتناوله هذه الدراسة من خلال نهج التعلم الذاتي الذي يستفيد من صور السيفالوجرام…
-
يتم وصف التنقل البشري بشكل جيد من خلال نماذج الجاذبية المغلقة التي تم تعلمها تلقائيًا من البيانات
2025 | المؤلف: Oriol Cabanas-Tirapu وآخرون | المجلة: Nature Communications | المجال: النقل (Transportation)إن نمذجة حركة البشر أمر أساسي لمعالجة التحديات الحضرية المختلفة، بما في ذلك التخطيط، والاستدامة، والصحة العامة، والتنمية الاقتصادية. توفر نماذج الجاذبية التقليدية، التي تتنبأ بتدفقات الحركة بناءً على جاذبية البلديات الأصلية والوجهات والمسافة الجغرافية بينها، دقة متواضعة ولكنها سهلة التفسير. بالمقابل، توفر نماذج التعلم الآلي المتقدمة، على الرغم من دقتها الأكبر بسبب تعقيدها والعديد…
-
توصيف بصمات الميكروبيوتا في سلالات الخنازير الإيبيرية باستخدام خوارزميات التعلم الآلي
2025 | المؤلف: Lamiae Azouggagh وآخرون | المجلة: Animal Microbiome | المجال: الحيوانات الصغيرة (Small Animals)تدرس هذه الدراسة ميكروبيوم الأمعاء لسلالتين من الخنازير الإيبيرية، Entrepelado و Retinto، بالإضافة إلى تقاطعاتها المتبادلة، لفهم تأثير التباين الجيني على تركيب الميكروبيوم وآثاره على صفات جودة اللحم. باستخدام تسعة خوارزميات تعلم آلي (ML)، بما في ذلك CatBoost (CB) وSupport Vector Machine (SVM)، تحدد الدراسة الأنواع الميكروبية الرئيسية التي تميز هذه الخلفيات الجينية. كشفت التحليلات…
-
نموذج تجميعي معزز بـ XGBoost باستخدام ميزات هجينة تمييزية لتوقع مواقع السومويلات
2025 | المؤلف: Salman Khan وآخرون | المجلة: BioData Mining | المجال: علم الأحياء الجزيئي (Molecular Biology)تناقش هذه القسم أهمية التعديلات بعد الترجمة (PTMs)، وخاصة السومويلايشن، في تنظيم وظائف البروتينات وتأثيراتها على الأمراض مثل باركنسون والزهايمر. تقدم الدراسة XGBoost-Sumo، وهو نموذج تنبؤي مصمم لتحديد مواقع السومويلايشن من خلال دمج بيانات هيكل البروتين وتسلسلها. باستخدام آلية انتباه قائمة على المحولات وطريقة PsePSSM-DWT لاستخراج الميزات، يجمع النموذج بين تمثيلات الكلمات مع أوصاف تطورية.…
-
انتبه للتوقعات الساذجة! تقييم صارم لنماذج التنبؤ لسلاسل زمنية ذات قابلية تنبؤ منخفضة
2025 | المؤلف: Niels C. Beck وآخرون | المجلة: Applied Intelligence | المجال: علم الإدارة وبحوث العمليات (Management Science and Operations Research)في هذا القسم، ينتقد المؤلفون الممارسة السائدة في أبحاث التنبؤ بالسلاسل الزمنية، وخاصة في الاقتصاد الكلي والمالية، حيث يتم تقييم نماذج التعلم الآلي المعقدة غالبًا فقط ضد بعضها البعض، متجاهلين الأسس الإحصائية الأبسط. قد يؤدي هذا النهج إلى إخفاء الآثار العملية للنتائج، خاصة في سياق بيانات السلاسل الزمنية شديدة التقلب. تستخدم الدراسة مجموعة من طرق…
-
نموذج تعلم عميق ذكي موزع لتعزيز الأمان في بيئة الحوسبة الحافة المدعومة بإنترنت الأشياء
2025 | المؤلف: Nasser Albogami | المجلة: Scientific Reports | المجال: الذكاء الاصطناعي (Artificial Intelligence)تقدم ورقة البحث نموذج تعلم فدرالي عميق ذكي يهدف إلى تعزيز الأمان داخل نظام إنترنت الأشياء (IoT). يستفيد النموذج من مبادئ التعلم الفدرالي لتمكين معالجة البيانات بشكل لامركزي، مما يقلل من المخاوف المتعلقة بالخصوصية المرتبطة بتخزين البيانات المركزي. من خلال السماح للأجهزة بالتعلم بشكل تعاوني من البيانات المحلية مع الاحتفاظ بها على الجهاز، لا يحسن…
-
تقييم تصنيف أنواع الأشجار من بيانات المسح بالليزر القريب: تقديم مجموعة بيانات
FOR ‐species20K 2025 | المؤلف: Stefano Puliti وآخرون | المجلة: Methods in Ecology and Evolution | المجال: الهندسة البيئية (Environmental Engineering)تناقش هذه الفقرة التقدم في التقاط بيانات النظام البيئي للغابات الآلي من خلال المسح بالليزر القريب، مع تسليط الضوء على التحديات في استخراج المعلومات البيئية ذات الصلة، مثل تحديد أنواع الأشجار، دون بيانات أرضية إضافية. بينما توفر الذكاء الاصطناعي، وخاصة التعلم العميق (DL)، إمكانيات للتشغيل الآلي، فإن التقدم قد تعثر بسبب ندرة مجموعات بيانات سحاب…