الأبحاث المرتبطة بالكلمة المفتاحية: تعلم جماعي
-
التعلم الجماعي القابل للتفسير باستخدام SHAP لاكتشاف الشذوذ في ERP
2026 | المؤلف: Adiah Qazi وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: الذكاء الاصطناعي (Artificial Intelligence)تقدم البحث إطار عمل للتعلم الجماعي القابل للتفسير مصمم لاكتشاف الشذوذ في أنظمة تخطيط موارد المؤسسات (ERP) داخل بيئات التصنيع. على الرغم من الأداء العالي لنماذج الشبكات العصبية الفردية، التي تحقق درجات F تفوق 0.90 على مجموعات بيانات صناعية، إلا أنها تفتقر إلى القابلية للتفسير اللازمة للامتثال التنظيمي. يدمج الإطار المقترح ستة نماذج متنوعة لاكتشاف…
-
إمكانيات التعلم الآلي للوقاية والسيطرة على الأمراض المدارية المهملة: مراجعة شاملة
2026 | المؤلف: Ronald Galiwango وآخرون | المجلة: Communications Medicine | المجال: علم الطفيليات (Parasitology)تستكشف هذه المراجعة نطاق تطبيق التعلم الآلي (ML) في معالجة الأمراض المدارية المهملة (NTDs) في أفريقيا، مع تسليط الضوء على الاتجاهات المهمة، والفجوات، وفرص البحث المستقبلية. تحدد الدراسة أن الغالبية العظمى من الأبحاث الحالية تركز على أمراض مثل داء البلهارسيا، وداء الليشمانيات، وداء الفيل، والأمراض الطفيلية المنقولة بالتربة، مع كون التنبؤ بالمخاطر الجغرافية هو التطبيق…
-
إطار عمل اختيار الميزات الهجينة والتجميع الموجه بالتنوع للتعلم الجماعي القابل للتفسير: تطبيق على توقع وفيات COVID-19
2026 | المؤلف: Farideh Mohtasham وآخرون | المجلة: PLoS ONE | المجال: الذكاء الاصطناعي (Artificial Intelligence)تقدم البحث إطار عمل هجين لاختيار الميزات وتوجيه التنوع يهدف إلى تعزيز النمذجة التنبؤية في البيانات الطبية الحيوية عالية الأبعاد، وخاصة للتطبيقات السريرية. يعالج هذا الإطار قيود الطرق التجميعية الحالية من خلال دمج خط أنابيب قوي لاختيار الميزات – باستخدام تقنيات مثل عامل تضخم التباين (VIF)، وتحليل التباين (ANOVA)، والإزالة التراجعية المتسلسلة (SBE)، والانحدار باستخدام…
-
الكشف عن مرض الكلى المزمن القابل للتفسير المدفوع بالبيانات باستخدام استيفاء البيانات القائم على RF وتعلم الميتا-إنسيبل
2026 | المؤلف: R. K. Gupta وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: إدارة المعلومات الصحية (Health Information Management)تتناول ورقة البحث الحاجة الملحة للكشف المبكر عن مرض الكلى المزمن (CKD) من خلال إطار عمل منظم يعتمد على البيانات يهدف إلى تعزيز توقع مرض الكلى المزمن. الإطار الهجين المقترح يدمج تقنيات التقدير المعتمدة على غابة عشوائية (RF) لإدارة القيم المفقودة، وترميز الميزات الفئوية، وتقنية الزيادة الاصطناعية للأقليات (SMOTE) لمعالجة عدم توازن الفئات. يستخدم محسن…
-
الكشف عن الفصام من خلال ميزات EEG حسب الفصوص والميزات العامة باستخدام VMD ونماذج التعلم الآلي المحسّنة بايزيًا
2026 | المؤلف: Gandham Sai Sravanthi وآخرون | المجلة: Frontiers in Neuroscience | المجال: علم الأعصاب الإدراكي (Cognitive Neuroscience)تقدم ورقة البحث إطارًا جديدًا للكشف المبكر عن الفصام (SCH) باستخدام إشارات تخطيط الدماغ الكهربائي (EEG)، من خلال دمج تحليل الوضع المتغير (VMD) مع مصنفات التعلم الآلي المحسّنة (OML). استخدمت الدراسة مجموعتين من بيانات EEG، مركز أبحاث الصحة النفسية (MHRC) ومخزن البيانات المفتوحة (RepOD)، حيث تم تقسيم إشارات EEG إلى فترات زمنية مدتها 8 ثوانٍ…
-
تصنيف وتحديد الأنواع بناءً على الاتصال الوظيفي للاكتئاب الشديد من أجل صحة نفسية دقيقة: نهج شبكة عصبية رسومية جماعية
2026 | المؤلف: Kaizhong Zheng وآخرون | المجلة: PLOS Digital Health | المجال: علم الأعصاب الإدراكي (Cognitive Neuroscience)تتناول البحث قيود تشخيص اضطراب الاكتئاب الشديد (MDD)، الذي يعتمد حاليًا على تقارير الأعراض الذاتية بدلاً من العلامات العصبية البيولوجية الموضوعية. لتعزيز دقة التشخيص وتخصيص العلاج، يقترح المؤلفون إطار عمل هجين جماعي يجمع بين الشبكات العصبية الرسومية (GNN) وتقنيات التجميع غير المراقب. يستخدم هذا الإطار بيانات الاتصال الوظيفي في حالة الراحة (rs-fMRI) لتصنيف وتحديد أنواع…
-
تحليل قابلية تطبيق التعلم الجماعي القائم على الأشجار لنماذج توقع ملوثات الهواء
2026 | المؤلف: Xiaofeng Zhu وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: الهندسة البيئية (Environmental Engineering)تقدم هذه الدراسة إطار عمل قائم على الأشجار في التعلم الآلي يهدف إلى تعزيز التنبؤ بالملوثات المتعددة لإدارة جودة الهواء. تقيم الأبحاث القدرات التنبؤية لثلاثة نماذج – الغابة العشوائية (RF)، شجرة القرار المعززة بالتدرج (GBDT)، وشجرة القرار (DT) – عبر ستة ملوثات رئيسية: PM 2.5، PM 10، NO 2، SO 2، CO، و O 3.…
-
دمج الذكاء الجغرافي والتعلم الآلي لرسم خرائط عرضة الفيضانات
2026 | المؤلف: Mehdi Rahimi وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: التغيرات الكوكبية والعالمية (Global and Planetary Change)تدرس هذه الدراسة رسم خرائط تعرض الفيضانات من خلال نماذج التعلم الآلي (ML) ومجموعات بيانات الاستشعار عن بعد، مع التركيز على خمسة خوارزميات: تعزيز التدرج المتطرف (XGBoost)، شجرة القرار (DT)، الغابة العشوائية (RF)، آلة تعزيز التدرج الخفيف (LightGBM)، والنموذج الخطي العام (GLM). استخدمت البحث بيانات مدى الفيضانات من قاعدة بيانات الفيضانات العالمية (GFD) التي تغطي…