الأبحاث المرتبطة بالكلمة المفتاحية: تعلم الآلة
-
تحرير العدد الخاص: تطبيقات نمذجة المعادلات الهيكلية باستخدام المربعات الصغرى الجزئية المتقدمة في أبحاث الأعمال
2024 | المؤلف: Siegfried P. Gudergan وآخرون | المجلة: Journal of Business Research | المجال: السلوك التنظيمي وإدارة الموارد البشرية (Organizational Behavior and Human Resource Management)تقدم هذه القسم نظرة عامة على منهجيات مختلفة تتعلق بنمذجة المعادلات الهيكلية باستخدام المربعات الصغرى الجزئية (PLS-SEM)، متتبعة تطورها من النظريات الأساسية إلى التطبيقات المعاصرة. تشمل المراجع الرئيسية عمل وولد الأساسي حول المتغيرات وPLS، بالإضافة إلى التقدمات اللاحقة في نمذجة المسار للمتغيرات الكامنة ونمذجة المسار باستخدام PLS. يؤكد المؤلفون أن هذه القضية الخاصة تتناول بشكل…
-
مجموعة بيانات أسنان متعددة الوسائط تسهل أبحاث التعلم الآلي وخدمات العيادات
2024 | المؤلف: Yunyou Huang وآخرون | المجلة: Scientific Data | المجال: جراحة الفم (Oral Surgery)تسليط الضوء على انتشار الأمراض الفموية، التي تؤثر على حوالي 3.5 مليار فرد على مستوى العالم، يبرز عبئًا صحيًا كبيرًا، خاصة في البلدان ذات الدخل المنخفض والمتوسط حيث الوصول إلى الرعاية السنية محدود بسبب التكاليف العالية. تعاني الطرق التقليدية للتشخيص، مثل تحليل الأشعة السينية اليدوي، من صعوبة تلبية الطلبات على الكفاءة، والتكلفة المعقولة، وسهولة الوصول.…
-
الاتصاليات من الدرجة العليا لوظيفة الدماغ البشري تكشف عن توقيعات طوبولوجية محلية لفك تشفير المهام، وتحديد الأفراد، والسلوك
2024 | المؤلف: Andrea Santoro وآخرون | المجلة: Nature Communications | المجال: علم الأعصاب الإدراكي (Cognitive Neuroscience)تناقش هذه الفقرة قيود النماذج التقليدية لنشاط الدماغ البشري، التي تركز عادةً على التفاعلات الثنائية بين مناطق الدماغ. لقد قدمت التطورات الحديثة طرقًا لاستنتاج التفاعلات من الدرجة الأعلى (HOIs) التي تشمل ثلاث مناطق أو أكثر، ومع ذلك لا يزال من غير المؤكد ما إذا كانت هذه الطرق توفر رؤى أفضل مقارنةً بالأساليب الثنائية التقليدية في…
-
توقعات قوية للسكري باستخدام نماذج تعلم الآلة الجماعية مع تقنية زيادة العينة للأقليات الاصطناعية
2024 | المؤلف: Zhenyun Du وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: إدارة المعلومات الصحية (Health Information Management)تتناول هذه الورقة البحثية القضية الصحية العالمية الحرجة المتعلقة بمرض السكري، الذي يتميز بعدم استجابة الجسم الكافية للأنسولين أو نقص إنتاج الأنسولين، مما يؤدي إلى ارتفاع مستويات السكر في الدم ومضاعفات خطيرة مثل أمراض الكلى، وضعف الرؤية، ومشاكل القلب والأوعية الدموية. يقترح المؤلفون إطارًا قويًا لتوقع مرض السكري يستخدم تقنية زيادة العينة للأقليات الاصطناعية (SMOTE)…
-
تمكين التعلم في السياق لنماذج اللغة الكبيرة متعددة الوسائط لتصنيف صور علم الأمراض السرطانية
2024 | المؤلف: Dyke Ferber وآخرون | المجلة: Nature Communications | المجال: الذكاء الاصطناعي (Artificial Intelligence)تناقش هذه القسم التحديات والتقدم في تصنيف الصور الطبية، وخاصة في علم الأمراض النسيجية، حيث تعتبر مجموعات البيانات المعلّمة ضرورية لتدريب نماذج التعلم العميق. يبرز المؤلفون الكثافة الحاسوبية لتدريب هذه النماذج من الصفر أو تحسين النماذج الموجودة. يقدمون التعلم في السياق كبديل واعد، مما يسمح للنماذج بالتعلم من المحفزات دون الحاجة إلى تحديثات المعلمات. لقد…
-
نموذج قابل للتفسير قائم على التعلم العميق الجماعي لاكتشاف وتصنيف أورام الدماغ
2024 | المؤلف: Khalid M. Hosny وآخرون | المجلة: Neural Computing and Applications | المجال: طب الأعصاب (Neurology)تركز الأبحاث على الحاجة الملحة للتصنيف الدقيق والكشف عن أورام الدماغ، التي تعد من الأسباب الرئيسية للوفيات. لمعالجة قيود طرق التعلم العميق التقليدية، التي تتطلب غالبًا وقت تدريب طويل، يقترح المؤلفون نهجًا جماعيًا يستفيد من التعلم الانتقالي مع النماذج المدربة مسبقًا DenseNet121 و InceptionV3. تم تصميم هذا النموذج لتصنيف ثلاثة أنواع من أورام الدماغ: السحائية،…
-
إحداث ثورة في صحة القلب والأوعية الدموية: دمج تقنيات التعلم العميق للتحليل التنبؤي للمؤشرات الرئيسية الشخصية في أمراض القلب
2024 | المؤلف: Fatma M. Talaat | المجلة: Neural Computing and Applications | المجال: إدارة المعلومات الصحية (Health Information Management)تستكشف الدراسة تطبيق التعلم العميق، وبالتحديد الشبكات العصبية التلافيفية (CNNs)، لتعزيز توقع مخاطر الأمراض القلبية الوعائية (CVD) باستخدام مؤشرات الصحة الشخصية. من خلال دمج هياكل الشبكات العصبية المتقدمة، يلتقط النموذج بفعالية الأنماط المعقدة بين مؤشرات الصحة مثل ضغط الدم ومستويات الكوليسترول. تشمل المكونات الرئيسية للنموذج طبقات تضمين لتحويل البيانات الفئوية، وطبقات تلافيفية لاستخراج الميزات المكانية،…
-
صوت الاكتئاب: ميزات الكلام كعلامات حيوية لاضطراب الاكتئاب الشديد
2024 | المؤلف: Felix Menne وآخرون | المجلة: BMC Psychiatry | المجال: علم النفس التجريبي والمعرفي (Experimental and Cognitive Psychology)تبحث ورقة البحث في إمكانية تحليل الكلام الآلي كعلامة حيوية موضوعية للاكتئاب الشديد (MDD)، مع معالجة قيود التقييمات الذاتية في الطب النفسي. شملت الدراسة 44 مريضًا مصابًا بالاكتئاب الشديد و52 شخصًا سليمًا (HCs) الذين وصفوا أحداث الحياة، مع تسجيل وتحليل كلامهم من حيث الميزات الصوتية، ومعدل الكلام، والمحتوى. لوحظت اختلافات كبيرة في المتغيرات الصوتية مثل…
-
نهج جديد لتقدير القيم المفقودة يعتمد على MissForest مع استبعاد الميزات التكرارية في التطبيقات الطبية
2024 | المؤلف: Ya‐Han Hu وآخرون | المجلة: BMC Medical Research Methodology | المجال: الإحصاء والاحتمالات (Statistics and Probability)تقدم ورقة البحث طريقة جديدة للتقدير تُسمى “الإزالة التكرارية للميزات – ميس فورست” (RFE-MF)، تهدف إلى تحسين جودة تقدير البيانات في مجموعات البيانات الطبية من خلال تقليل تأثير الميزات غير ذات الصلة. تقارن الدراسة بين RFE-MF وأربع تقنيات تقدير تقليدية – المتوسط/الوضع، الجيران الأقرب (kNN)، التقدير المتعدد بواسطة المعادلات المتسلسلة (MICE)، وميس فورست الأصلية (MF)…
-
توقع مخاطر الائتمان باستخدام التعلم الآلي والتعلم العميق: دراسة على عملاء بطاقات الائتمان
2024 | المؤلف: Victor Chang وآخرون | المجلة: Risks | المجال: المحاسبة (Accounting)تتناول هذه الورقة البحثية التحدي المتزايد لإدارة مخاطر الائتمان الذي تواجهه شركات بطاقات الائتمان العالمية بسبب زيادة إنفاق المستهلكين ونمو السكان. تركز الدراسة على تصنيف عملاء بطاقات الائتمان إلى فئات “جيدة” أو “سيئة” للتخفيف من الخسائر المحتملة في رأس المال. يتم استخدام نماذج متعددة من التعلم الآلي، بما في ذلك الشبكات العصبية، والانحدار اللوجستي، وأدا…