الأبحاث المرتبطة بالكلمة المفتاحية: تعلم جماعي
-
Ex-ADA: إطار عمل قابل للتفسير يعتمد على SHAP للتنبؤ بالطلاب المعرضين للخطر
2026 | المؤلف: Emrah Arslan وآخرون | المجلة: Frontiers in Education | المجال: تطبيقات علوم الحاسوب (Computer Science Applications)تقدم ورقة البحث Ex-ADA، وهو إطار عمل قابل للتفسير يعتمد على AdaBoost مصمم لتعزيز التعرف المبكر على الطلاب المعرضين للخطر أكاديميًا في التعليم العالي. غالبًا ما تفتقر النماذج التنبؤية التقليدية إلى الشفافية، مما يقوض فعاليتها وثقة المعلمين. يدمج Ex-ADA SHapley Additive exPlanations (SHAP) مع قدرات التعلم الجماعي لـ AdaBoost، مستفيدًا من بيانات 642 طالبًا في…
-
استكشاف محركات البصمة البيئية في أفريقيا: رؤى جديدة من تقنيات التعلم الآلي المتقدمة
2026 | المؤلف: Delphin Kamanda Espoir وآخرون | المجلة: Computational Economics | المجال: الاقتصاد والاقتصاد القياسي (Economics and Econometrics)تتناول ورقة البحث التحديات البيئية المتزايدة في إفريقيا، التي تفاقمت بسبب التحضر، والتحولات السكانية، والإفراط في استغلال الموارد الطبيعية. باستخدام مجموعة بيانات من 52 دولة أفريقية، تستخدم الدراسة تقنيات تعلم الآلة المختلفة لتحليل العوامل المؤثرة في البصمة البيئية (efp). من بين النماذج الستة التي تم اختبارها – الغابة العشوائية (RF)، XGBoost، آلات تعزيز التدرج (GBM)،…
-
تجميع التعلم الآلي للتنبؤ بأداء كاشف الضوء تحت شدة إضاءة متغيرة
2026 | المؤلف: Ali Öter وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: كيمياء المواد (Materials Chemistry)يتناول هذا القسم تطوير نهج تعلم تجميعي يهدف إلى توقع أداء كواشف الضوء القائمة على نقاط الكم الجرافينية المخدرة بالبيزموت عبر مستويات إضاءة مختلفة (22 إلى 110 مW/mm²). استخدمت الدراسة أربعة خوارزميات تعزيز—التعزيز التكيفي، وتعزيز التدرج، وتعزيز التدرج المتطرف، وتعزيز الفئات—تم تدريبها على مجموعات بيانات تم جمعها تحت ظروف إضاءة مختلفة (ظلام، 22، 66، و110…
-
إطار عمل معزز للتعلم العميق لاكتشاف DeepFake باستخدام تقييم مقارن لتقنيات التعلم العميق والآلي
2026 | المؤلف: B. G. Deepa وآخرون | المجلة: Discover Computing | المجال: الرؤية الحاسوبية والتعرف على الأنماط (Computer Vision and Pattern Recognition)تتناول ورقة البحث التقدم في تقنيات النمذجة التوليدية، وخاصة من خلال الشبكات التنافسية التوليدية (GANs)، التي مكنت من إنشاء وسائط اصطناعية واقعية للغاية تعرف باسم DeepFakes. بينما حفزت هذه التقنيات الابتكارات في مجالات متنوعة، فإنها تمثل أيضًا مخاطر كبيرة على الثقة الرقمية والخصوصية وسلامة المعلومات. تركز الدراسة على تطوير نموذج للكشف عن DeepFake باستخدام بنية…
-
هياكل التعلم العميق الجماعي لاكتشاف السل الرئوي في أشعة الصدر
2026 | المؤلف: Alba García Seco de Herrera وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: الأشعة والطب النووي والتصوير الطبي (Radiology, Nuclear Medicine and Imaging)تقدم هذه الدراسة طريقة جديدة للت screening التلقائي للسل (TB) باستخدام بنية تعلم جماعي تجمع بين شبكة الأعصاب التلقائية الالتفافية وشبكة الأعصاب الالتفافية متعددة المقاييس. تم تقييم النموذج المقترح على مجموعتين بيانات عامتين ومجموعة بيانات خاصة واحدة، محققًا نتائج مثيرة للإعجاب بحساسية تبلغ 99% وخصوصية 94% على مجموعة بيانات شنتشن، بالإضافة إلى درجات متقدمة في…
-
دمج تقنيات التعلم الآلي والنظرية الموحدة لقبول واستخدام التكنولوجيا لتقييم العوامل المؤثرة في قبول برامج الولاء المعتمدة على البلوكشين
2026 | المؤلف: Jorge de Andrés-Sánchez وآخرون | المجلة: Computational Economics | المجال: نظم المعلومات والإدارة (Information Systems and Management)يتناول هذا القسم من ورقة البحث الإمكانيات التي توفرها تقنية البلوكشين لتعزيز برامج ولاء العملاء من خلال توفير الشفافية، واللامركزية، والتشغيل البيني. تركز الدراسة على فهم قبول برامج الولاء المعتمدة على البلوكشين (BBLPs) بين السكان الرقميين في الولايات المتحدة، باستخدام نسخة موسعة من نظرية القبول واستخدام التكنولوجيا الموحدة (UTAUT)، والتي تتضمن الثقة وتستخدم تقنيات التعلم…
-
تصنيف مؤشر جودة الهواء AQI استنادًا إلى تحسين سرب الجسيمات الهجين والذئب الرمادي مع نموذج التعلم الآلي الجماعي
2026 | المؤلف: Emad Elabd وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: الهندسة البيئية (Environmental Engineering)تقدم ورقة البحث دراسة شاملة حول تصنيف مؤشر جودة الهواء (AQI) باستخدام مجموعة بيانات يومية متاحة للجمهور على مستوى المقاطعات في الولايات المتحدة، والتي تشمل ست فئات من AQI: جيدة، معتدلة، غير صحية للمجموعات الحساسة، غير صحية، غير صحية جداً، وخطرة. تؤكد الدراسة على أهمية تصنيف AQI بدقة لمراقبة البيئة واتخاذ قرارات الصحة العامة. تم…
-
التعلم الجماعي الهجين المدعوم بالذكاء الاصطناعي للتنبؤ بمخاطر الائتمان غير المتوازنة: إطار دعم القرار بمشاركة الإنسان
2026 | المؤلف: Chedia Karoui | المجلة: Journal of Project Management | المجال: المحاسبة (Accounting)تستكشف هذه الورقة البحثية دور مؤسسات التمويل الأصغر (MFIs) في تعزيز الشمول المالي في الاقتصادات الناشئة، لا سيما في سياق ارتفاع مخاطر الائتمان الناتجة عن عدم رسمية المقترضين ونقص البيانات. يقترح المؤلفون إطار عمل هجين قائم على الإنسان يجمع بين التعلم الجماعي وتقنية الزيادة الاصطناعية للأقليات (SMOTE) لتحسين اكتشاف التخلف عن السداد مع ضمان اتخاذ…
-
التعلم الآلي الجماعي القابل للتفسير لتقييم مخاطر الائتمان المستند إلى الإفصاح في الإقراض من نظير إلى عمل
2026 | المؤلف: Gihan M. Ali | المجلة: International Journal of Data and Network Science | المجال: المحاسبة (Accounting)تقدم هذه الدراسة إطار عمل لتعلم الآلة (ML) القابل للتفسير والذي يهدف إلى تعزيز تقييم مخاطر الائتمان في الإقراض من نظير إلى عمل (P2B)، وهو نموذج FinTech متزايد يسهل التمويل للمؤسسات الصغيرة والمتوسطة (SMEs). يعالج الإطار تحديات حاسمة مثل عدم التوازن في المعلومات وعدم توازن الفئات من خلال دمج Random Forest (RF) وLight Gradient Boosting…
-
إطار تعلم جماعي ديناميكي مرجح لتوقع مخاطر القلب والأوعية الدموية في مرض السكري من النوع الثاني: دراسة مقارنة مع قابلية التفسير المعتمدة على SHAP
2025 | المؤلف: ChunHong Yuan وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: إدارة المعلومات الصحية (Health Information Management)تتناول ورقة البحث التحدي الكبير الذي تمثله السكري كمرض عام للصحة العامة، وخاصة مضاعفاته القلبية الوعائية، التي تعد سببًا رئيسيًا للوفاة بين الأفراد المتأثرين. تقدم الدراسة نموذجًا تنبؤيًا يهدف إلى تقييم مخاطر القلب والأوعية الدموية لدى مرضى السكري، لكنها تعترف بعدة قيود يجب معالجتها لتعزيز قابلية تطبيق النموذج وموثوقيته. تشمل القيود الرئيسية الاعتماد على التحقق…