الأبحاث المرتبطة بالكلمة المفتاحية: غابة عشوائية
-
إطار عمل متعدد المراحل لتصنيف أصوات الخنازير في بيئات مزارع الحيوانات المزعجة
2025 | المؤلف: Seyeon Chung وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: الحيوانات الصغيرة (Small Animals)تقدم البحث نموذج تصنيف متعدد المراحل لتواصل الخنازير (PVMC)، وهو إطار عمل جديد يهدف إلى اكتشاف وتصنيف مجموعة واسعة من أصوات الخنازير لتقييم الصحة والضغط العاطفي في ظروف الزراعة الواقعية. على عكس الدراسات السابقة التي ركزت بشكل أساسي على أنماط الصوت المعزولة، مثل السعال، يستخدم نموذج PVMC نهجًا متعدد المراحل يدمج اكتشاف السعال والصراخ مع…
-
تتبع انبعاثات الطهي على مستوى المقاطعة ومحركاتها في الصين من 1990 إلى 2021 باستخدام التعلم الآلي الجماعي
2025 | المؤلف: Zeqi Li وآخرون | المجلة: Earth system science data | المجال: الإحصاء والاحتمالات واللايقين (Statistics, Probability and Uncertainty)تؤسس هذه الدراسة أول جرد لانبعاثات الطهي على مستوى المقاطعات في الصين، مع معالجة المخاطر الكبيرة على الصحة العامة التي تشكلها انبعاثات الطهي، وخاصة PM 2.5. تستخدم الدراسة تقنيات متقدمة في التعلم الآلي الجماعي، بما في ذلك الغابة العشوائية، وتعزيز التدرج المتطرف، والبيرسيبترون متعدد الطبقات، والشبكات العصبية العميقة، للتنبؤ بمستويات نشاط الطهي بناءً على مؤشرات…
-
تحسين أداء نموذج التعلم الآلي في توقع الأمراض مع توليد بيانات اصطناعية
2025 | المؤلف: M. K. Jayanthi Kannan وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: إدارة المعلومات الصحية (Health Information Management)تتناول هذه الدراسة التحديات الكبيرة التي تطرحها مجموعات البيانات غير المتوازنة في تعلم الآلة، والتي تؤدي غالبًا إلى تدريب نماذج متحيزة تفضل الفئات الغالبة وتعميم ضعيف للفئات الأقل. للتخفيف من هذه المشكلات، نفذت الدراسة تقنيات متقدمة لتوليد البيانات الاصطناعية، بما في ذلك تقنية زيادة العينة للأقليات الاصطناعية (SMOTE) وأخذ العينات الاصطناعية التكيفية (ADASYN)، جنبًا إلى…
-
تعزيز الثقة وقابلية التفسير: دمج الذكاء الاصطناعي القابل للتفسير (XAI) مع التعلم الآلي لتحسين توقع الأمراض وشفافية القرار
2025 | المؤلف: Zhenyun Du وآخرون | المجلة: Diagnostic Pathology | المجال: إدارة المعلومات الصحية (Health Information Management)تقدم البحث إطار عمل هجين لتعلم الآلة (ML) يدمج تقنيات الذكاء الاصطناعي القابل للتفسير (XAI) لتعزيز كل من الأداء التنبؤي وقابلية التفسير في تطبيقات الرعاية الصحية الطبية. يستخدم هذا الإطار خوارزميات مثل أشجار القرار، بايزي البسيط، الغابات العشوائية، وXGBoost للتنبؤ بمخاطر خمس أمراض: السكري، فقر الدم، الثلاسيميا، أمراض القلب، ونقص الصفائح الدموية. من خلال استخدام…
-
التعلم الآلي تحت الإشراف لتصنيف وتوقع التقزم بين الأطفال المصريين دون سن الخامسة
2025 | المؤلف: Abdelaziz Hendy وآخرون | المجلة: BMC Pediatrics | المجال: التغذية وعلم الحميات (Nutrition and Dietetics)تبحث هذه الدراسة في انتشار التقزم بين الأطفال دون سن الخامسة في مصر، وهي قضية حاسمة مرتبطة بسوء التغذية المزمن الذي يؤثر على الملايين ويعيق التنمية في البلدان ذات الدخل المنخفض والمتوسط. تستخدم الدراسة مجموعة متنوعة من خوارزميات التعلم الآلي (ML) تحت الإشراف – تحديدًا XGBoost، والانحدار اللوجستي، وغابة عشوائية، وتعزيز التدرج، وأقرب الجيران -…
-
من النقطة إلى تعزيز التدرج الاحتمالي لتوقع تكرار المطالبات وشدتها
2025 | المؤلف: Dominik Chevalier وآخرون | المجلة: European Actuarial Journal | المجال: علم الإدارة وبحوث العمليات (Management Science and Operations Research)يوفر قسم ورقة البحث نظرة عامة على التقدم في خوارزميات تعزيز التدرج لأشجار القرار، مع تسليط الضوء على تطبيقاتها المتزايدة في علم التأمين بسبب أدائها التنبؤي المتفوق مقارنة بالنماذج الخطية العامة التقليدية. يقدم المؤلفون تدوينًا موحدًا لمقارنة الخوارزميات المختلفة الموجودة، بما في ذلك GBM وXGBoost وDART وLightGBM وCatBoost وEGBM وPGBM وXGBoostLSS وGBM الدوري وNGBoost. في…
-
نهج التعلم الآلي لتحسين تشخيص الاضطرابات الدموية
2025 | المؤلف: Yiğitcan Çakmak | المجلة: Computational Systems and Artificial Intelligence | المجال: إدارة المعلومات الصحية (Health Information Management)تبحث هذه الدراسة في تطبيق خوارزميات تعلم الآلة (ML) للكشف المبكر وتصنيف فقر الدم وغيرها من اضطرابات الدم، باستخدام نماذج ML التقليدية والمتقدمة المختلفة بما في ذلك LightGBM و CatBoost و Decision Tree و Gradient Boosting و Random Forest و XGBoost. وجدت الدراسة أن LightGBM حقق أعلى دقة بنسبة 98.38%، تلاه عن كثب CatBoost بنسبة…
-
تعزيز تصنيف إشارات EEG في واجهات الدماغ والحاسوب باستخدام نماذج التعلم العميق الهجينة
2025 | المؤلف: Abir Das وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: علم الأعصاب الإدراكي (Cognitive Neuroscience)تبحث هذه الدراسة في تحسين تصنيف تخيل الحركة (MI) في واجهات الدماغ-الكمبيوتر (BCIs) من خلال تقنيات التعلم الآلي المتقدمة والتعلم العميق. تؤكد الدراسة على أهمية تصنيف بيانات تخطيط الدماغ الكهربائي (EEG) بدقة، والتي تتم معالجتها من خلال ثلاث مراحل: معالجة البيانات المسبقة، استخراج الميزات، والتصنيف. من خلال تقييم خمسة مصنفات تقليدية—أقرب الجيران (KNN)، مصنف الدعم…
-
التعلم الآلي، توقع سوق الأسهم، وكفاءة السوق: دراسة مقارنة
2025 | المؤلف: Oscar H. Bustos وآخرون | المجلة: International Journal of Data Science and Analytics | المجال: علم الإدارة وبحوث العمليات (Management Science and Operations Research)تستكشف هذه الورقة البحثية دقة خوارزميات التعلم الآلي المختلفة في التنبؤ بمؤشرات سوق الأسهم، مع معالجة فجوة في الأدبيات الحالية التي تركز غالبًا على مؤشرات محدودة وإطارات زمنية قصيرة مع تجاهل تأثير كفاءة السوق. تستخدم الدراسة مجموعة بيانات شاملة تشمل 55 سوقًا على مدى 65 فترة شهرين من يناير 2011 إلى يوليو 2022. تقيم أداء…
-
اختيار الميزات المحسّن والتعلم الآلي المتقدم لتوقع خطر السكتة الدماغية في مرضى الشرايين التاجية المعاد توعيتها
2025 | المؤلف: Yong Si وآخرون | المجلة: BMC Medical Informatics and Decision Making | المجال: إدارة المعلومات الصحية (Health Information Management)تتناول هذه الورقة البحثية المخاطر الكبيرة للسكتة الدماغية بعد الجراحة في المرضى الذين يعانون من مرض الشريان التاجي (CAD) والذين يخضعون لإجراءات إعادة التوعية، مثل التدخل التاجي عن طريق الجلد (PCI) وجراحة تحويل مجرى الشريان التاجي (CABG). على الرغم من التقدم في تعلم الآلة (ML) لتوقع النتائج بعد الجراحة، إلا أن هناك فجوة في الربط…