الأبحاث المرتبطة بالكلمة المفتاحية: غابة عشوائية
-
تعزيز أمان إنترنت الأشياء: تقييم مصنفات التعلم الآلي لتنبؤ الهجمات
2024 | المؤلف: Areen Arabiat وآخرون | المجلة: International Journal of Power Electronics and Drive Systems/International Journal of Electrical and Computer Engineering | المجال: شبكات واتصالات الحاسوب (Computer Networks and Communications)تتناول ورقة البحث تطوير نظام كشف التسلل (IDS) المصمم خصيصًا لإنترنت الأشياء (IoT)، مع معالجة التحدي الكبير المتمثل في الهجمات السيبرانية. باستخدام تقنيات التعلم الآلي (ML) والتعلم العميق (DL)، يستخدم النموذج المقترح مصنفات مثل الغابة العشوائية (RF)، والشبكة العصبية الاصطناعية (ANN)، والانحدار اللوجستي (LR)، وآلة الدعم المتجهة (SVM) لاكتشاف هجمات IoT المختلفة، بما في ذلك…
-
الكشف عن شدة الاكتئاب باستخدام غابة عشوائية موزونة وعلامات الإجهاد التأكسدي
2024 | المؤلف: Mariam Bader وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: علم النفس التجريبي والمعرفي (Experimental and Cognitive Psychology)تستكشف هذه الدراسة تطبيق تقنيات التعلم الآلي لتقييم شدة الاضطراب الاكتئابي الكبير (MDD) من خلال طرق التصنيف الثنائية والمتعددة الفئات. باستخدام بيانات من 830 مشاركًا، تقارن البحث بين النماذج المعتمدة فقط على مؤشرات الإجهاد التأكسدي مقابل تلك التي تشمل أيضًا عوامل اجتماعية ديموغرافية وصحية، كما تم قياسها بواسطة استبيان صحة المريض (PHQ-9). أظهر مصنف الغابة…
-
نموذج توقع مرض القلب والأوعية الدموية لدى مرضى السكري باستخدام التعلم الآلي المستمد والمحقق في مجموعتين كورية مستقلتين
2024 | المؤلف: Hyunji Sang وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: إدارة المعلومات الصحية (Health Information Management)تطوير هذه الدراسة والتحقق من صحة نموذج تعلم الآلة (ML) بشكل خاص للتنبؤ بأمراض القلب والأوعية الدموية (CVD) في السكان الكوريين المصابين بداء السكري من النوع 2 (T2DM). باستخدام بيانات من مجموعة اكتشاف تضم 12,809 مريضًا ومجموعة تحقق تضم 2,019 مريضًا، ركزت الأبحاث على التنبؤ بوجود CVD خلال ثلاث سنوات. أظهر نموذج الغابة العشوائية (RF)…
-
فك شفرة مخاطر صحة الأسنان لدى الأطفال: نهج تعلم الآلة لتحديد العوامل المؤثرة الرئيسية
2024 | المؤلف: Seyed‐Ali Sadegh‐Zadeh وآخرون | المجلة: Frontiers in Artificial Intelligence | المجال: أمراض اللثة (Periodontics)تستكشف هذه الدراسة العوامل المؤثرة على خطر تسوس الأسنان لدى الأطفال الذين تتراوح أعمارهم بين 7 سنوات وأقل، باستخدام تقنيات التعلم الآلي لتعزيز التعرف المبكر واستراتيجيات الوقاية. قامت الأبحاث بتحليل بيانات من الفحوصات السريرية لـ 356 طفلًا، مستخدمة نماذج مثل الانحدار اللوجستي، وأشجار القرار، والغابات العشوائية لتقييم تأثير العادات الغذائية، والتعرض للفلورايد، والوضع الاجتماعي والاقتصادي…
-
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 والنباتات العالمية: الغابات العشوائية لتقليل المقياس وملء الفجوات
2024 | المؤلف: Barry van Jaarsveld وآخرون | المجلة: Hydrology and earth system sciences | المجال: علوم الغلاف الجوي (Atmospheric Science)تتناول هذه الدراسة تحدي مراقبة صحة النباتات خلال فترات الجفاف، والتي غالبًا ما تعيقها قيود البيانات المستشعرة عن بُعد، بما في ذلك الفجوات والمقايضات بين الدقة المكانية والزمنية. استخدم المؤلفون خوارزمية الانحدار Random Forest (RF) للتنبؤ بالديناميات العالمية للنباتات باستخدام مؤشر الغطاء النباتي المعزز (EVI) بدقة 0.1°، ثم تم تقليل الدقة إلى 0.01°. أظهر نموذج…
-
تحسين تصنيف مشية الأمراض النادرة من خلال توازن البيانات والذكاء الاصطناعي التوليدي: رؤى من التأتأة المخيخية الوراثية
2024 | المؤلف: Dante Trabassi وآخرون | المجلة: Sensors | المجال: علم الأعصاب الخلوي والجزيئي (Cellular and Molecular Neuroscience)تتناول هذه الدراسة التحديات المتعلقة بتحليل المشي لدى الأفراد الذين يعانون من عدم توازن المخيخ الوراثي الأولي (pwCA)، وخاصة القيود التي تفرضها أحجام العينات الصغيرة ومجموعات البيانات غير المتوازنة. قام الباحثون بتقييم فعالية تقنيات توازن البيانات المختلفة، بما في ذلك خوارزميات الذكاء الاصطناعي (AI) التوليدية، وبشكل خاص الشبكات التنافسية التوليدية الجدولية الشرطية (ctGAN)، في توليد…
-
دور خوارزميات التعلم الآلي في توقع مخاطر الانتحار: مراجعة منهجية وتحليل تلوي للدراسات السريرية
2024 | المؤلف: Houriyeh Ehtemam وآخرون | المجلة: BMC Medical Informatics and Decision Making | المجال: علم النفس السريري (Clinical Psychology)تتناول ورقة البحث القضية المعقدة للصحة العامة المتعلقة بالانتحار، مع التأكيد على إمكانية تقنيات التعلم الآلي (ML) في التنبؤ بمخاطر الانتحار. تم إجراء مراجعة منهجية لـ 41 دراسة نُشرت بين عامي 2011 و2022 لتقييم أداء خوارزميات ML المختلفة، باستثناء طرق معالجة اللغة الطبيعية ومعالجة الصور. أظهرت النتائج أن خوارزمية الغابة العشوائية حققت أعلى دقة بنسبة…
-
التنبؤ بنشاط الماشية باستخدام بيانات قائمة على المستشعرات المعتمدة على التعلم الآلي
2024 | المؤلف: Guillermo Hernández وآخرون | المجلة: Sensors | المجال: الحيوانات الصغيرة (Small Animals)تقدم هذه الدراسة نهجًا جديدًا لمراقبة الماشية من خلال استخدام خوارزميات ذكية تحلل البيانات من أجهزة استشعار منخفضة التكلفة لتحديد سلوك الحيوانات، مثل الرعي، والتجشؤ، والمشي. تعتمد المراقبة التقليدية على الملاحظة المباشرة، والتي غالبًا ما تكون غير عملية. حققت الدراسة دقة بنسبة 57% لتصنيف السلوك العام (أربع فئات) و85% لتصنيف سلوك الوقوف (فئتين) باستخدام مصنفات…
-
تحسين توقع البقاء غير المعلمي باستخدام نموذج كوكس، وغابة البقاء العشوائية، وشبكة الأعصاب العميقة DeepHit
2024 | المؤلف: Naseem Asghar وآخرون | المجلة: BMC Medical Informatics and Decision Making | المجال: الإحصاء والاحتمالات (Statistics and Probability)في هذه الدراسة، يتناول المؤلفون التحديات التي تطرحها بيانات المعلومات الحيوية عالية الأبعاد في تحليل البقاء، لا سيما في سياق بيانات الوقت حتى الحدث مثل الوقت حتى الفشل أو الموت. يقترحون نهجًا هجينًا جديدًا لاختيار الميزات يدمج بين أربع تقنيات لاختيار المتغيرات – LASSO، RSF-vs، SCAD، وCoxBoost – لتعزيز دقة توقعات البقاء. من خلال استخدام…