الأبحاث المرتبطة بالكلمة المفتاحية: غابة عشوائية
-
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…
-
إدارة المياه العادمة المدفوعة بالذكاء الاصطناعي من خلال التحليل المقارن لتقنيات اختيار الميزات والنماذج التنبؤية
2025 | المؤلف: Zhenyun Du وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: علوم وتقنيات المياه (Water Science and Technology)إن دمج الذكاء الاصطناعي (AI) في إدارة معالجة مياه الصرف الصحي يمثل فرصة كبيرة لتعزيز توقعات جودة المياه الملوثة وكفاءة العمليات. تقيّم هذه الدراسة فعالية نماذج التعلم الآلي المختلفة في توقع معايير مياه الصرف الصحي الحرجة، بما في ذلك الطلب الكيميائي على الأكسجين (COD)، الطلب البيولوجي على الأكسجين (BOD)، المواد الصلبة المعلقة الكلية (TSS)، النيتروجين…
-
نموذج قائم على الذكاء الاصطناعي للتنبؤ والوقاية ونهج متمركز حول المريض للأمراض غير المعدية المتعلقة بمتلازمة الأيض
2025 | المؤلف: Alejandro Clarós وآخرون | المجلة: European Journal of Public Health | المجال: إدارة المعلومات الصحية (Health Information Management)يتناول قسم ورقة البحث العلاقة المهمة بين متلازمة الأيض (MetS) ومجموعة متنوعة من الأمراض غير السارية (NCDs)، بما في ذلك داء السكري من النوع 2 (T2D)، ومرض الكبد الدهني المرتبط بالأيض (MASLD)، والخلل الدهني الأثري (ATD)، ومرض الكلى المزمن (CKD). تسلط الدراسة الضوء على التحديات التي تطرحها نقص أدوات التشخيص الموثوقة للكشف المبكر وتصنيف المخاطر،…