الأبحاث ضمن الموضوع : تقنيات تصنيف البيانات غير المتوازنة
-
الدقة، والوضوح، والاسترجاع، ودرجة F1، أو MCC؟ أدلة تجريبية من الإحصاءات المتقدمة، والتعلم الآلي، والذكاء الاصطناعي القابل للتفسير لتقييم نماذج التنبؤ التجارية
2025 | المؤلف: Khaled Mahmud Sujon وآخرون | المجلة: Journal Of Big Data | المجال: الذكاء الاصطناعي (Artificial Intelligence)تتناول هذه الدراسة التحديات التي تطرحها مجموعات البيانات غير المتوازنة في تعدين بيانات الأعمال، لا سيما في المجالات ذات المخاطر العالية مثل توقع المخاطر المالية وتحليل فقدان العملاء. وتبرز عدم كفاية مقاييس التقييم التقليدية – مثل الدقة، والدقة الإيجابية، والاسترجاع، ودرجة F1، ومعامل ارتباط ماثيو (MCC) – في تقديم تقييمات موثوقة للأداء في ظل ظروف…
-
كشف احتيال بطاقات الائتمان المحسّن من خلال الاستفادة من أساليب التعلم الآلي الجماعي
2025 | المؤلف: Al-Anood Al-Maari وآخرون | المجلة: Engineering Technology & Applied Science Research | المجال: الذكاء الاصطناعي (Artificial Intelligence)تتطلب الزيادة المتزايدة في المعاملات المالية عبر الإنترنت، وخاصة تلك التي تتضمن بطاقات الائتمان، تطوير أنظمة أمان متقدمة لمكافحة الاحتيال. يقدم هذا البحث نموذجًا جديدًا قائمًا على التعلم الآلي للكشف عن احتيال بطاقات الائتمان يدمج تقنيات الغابة العشوائية، والانحدار اللوجستي، وأدا بوست. الجانب المبتكر في هذا النهج هو آلية التصويت الناعم، التي تجمع بين نقاط…
-
اكتشاف الاحتيال في الوقت الحقيقي باستخدام بيانات البث في المعاملات المالية
2025 | المؤلف: Amarnath Immadisetty | المجلة: Journal of recent trends in computer science and engineering. | المجال: الذكاء الاصطناعي (Artificial Intelligence)يولي القطاع المالي أهمية كبيرة لاكتشاف الاحتيال، مما يتطلب التعرف السريع والاستجابة للتهديدات الأمنية. الأنظمة التقليدية، التي تعتمد على المعالجة الدفعة والبيانات التاريخية، غير كافية لطبيعة المعاملات المالية السريعة. تستعرض هذه الورقة تقنيات اكتشاف الاحتيال المعتمدة على البيانات المتدفقة في الوقت الحقيقي التي تستفيد من التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي، مما يمكّن المؤسسات المالية من مراقبة…
-
مسح لطرق معالجة مشاكل عدم توازن البيانات في تطبيقات الزراعة
2025 | المؤلف: Tajul Miftahushudur وآخرون | المجلة: Remote Sensing | المجال: الذكاء الاصطناعي (Artificial Intelligence)تستقصي هذه الدراسة التقدمات الحديثة في معالجة عدم التوازن بين الفئات في نماذج التعلم الآلي المطبقة على الزراعة الدقيقة، لا سيما في سياقات اكتشاف أمراض النباتات، وإدارة التربة، وتصنيف المحاصيل. تقيم الآثار الضارة لعدم التوازن بين الفئات على مجموعات البيانات الزراعية وتقيّم تقنيات إعادة أخذ العينات المختلفة، بما في ذلك أخذ العينات الزائدة وأخذ العينات…
-
زيادة البيانات ومجموعات البيانات غير المتوازنة: دراسة أداء التعلم الآلي وهندسة الميزات
2024 | المؤلف: Muhammad Mujahid وآخرون | المجلة: Journal Of Big Data | المجال: الذكاء الاصطناعي (Artificial Intelligence)تتناول الدراسة تحدي عدم توازن الفئات في تعلم الآلة، وخاصة في تطبيقات استخراج النصوص، حيث قد تتفوق فئة واحدة بشكل كبير على أخرى. غالبًا ما يؤدي هذا التوازن إلى الإفراط في ملاءمة النموذج وتدهور الأداء. للتخفيف من هذه المشكلات، تقارن الأبحاث تقنيات زيادة العينات المختلفة، بما في ذلك تقنية زيادة العينات للأقليات الاصطناعية (SMOTE)، وSVM-SMOTE،…
-
تعزيز كشف احتيال بطاقات الائتمان: نهج تعلم آلي جماعي
2024 | المؤلف: Abdul Rehman Khalid وآخرون | المجلة: Big Data and Cognitive Computing | المجال: الذكاء الاصطناعي (Artificial Intelligence)تتناول ورقة البحث القضية الملحة للاحتيال باستخدام بطاقات الائتمان في سياق زيادة المعاملات الرقمية، مقترحة نموذج جديد للتعلم الآلي الجماعي لتعزيز قدرات الكشف عن الاحتيال. يحدد المؤلفون قيودًا كبيرة في أنظمة الكشف عن الاحتيال الحالية، مثل عدم توازن البيانات، وتحول المفاهيم، ومعدلات عالية من الإيجابيات الكاذبة والسلبيات الكاذبة. للتغلب على هذه التحديات، يقدمون نموذجًا جماعيًا…
