ارسل ملاحظاتك

ارسل ملاحظاتك لنا







الرئيسية > تقنيات الذكاء الاصطناعي لتطوير...>الوصف

تقنيات الذكاء الاصطناعي لتطوير التعلم الآلي الإحصائي

العنوان المترجم: Artificial Intelligence Techniques for Developing Statistical Machine Learning
المصدر: المجلة العراقية لتكنولوجيا المعلومات
الناشر: الجمعية العراقية لتكنولوجيا المعلومات
المؤلف الرئيسي: جراح، ندى بدر (مؤلف)
المؤلف الرئيسي (الإنجليزية): Jarah, Nada Badr
المجلد/العدد: مج9, ع3
محكمة: نعم
الدولة: العراق
التاريخ الميلادي: 2019
الصفحات: 41 - 57
DOI: 10.34279/0923-009-003-003
ISSN: 1994-8638
رقم MD: 1030014
نوع المحتوى: بحوث ومقالات
اللغة: العربية
قواعد المعلومات: HumanIndex
مواضيع:
الذكاء الاصطناعي | التعلم الآلي | الشبكات العصبية | تكنولوجيا التعليم | التحليل الآلي الاحصائي
كلمات المؤلف المفتاحية:
تقنيات الذكاء الاصطناعي | فروع الذكاء الصناعي | التعليم الالكتروني | تكنولوجيا التعليم | الشبكات العصبية | التعلم الآلي | التحليل الآلي الاحصائي | Artificial Intelligence Techniques | Automatic Learning | Statistical Analysis | Neural Networks
رابط المحتوى:
PDF (صورة)     
صورة الغلاف QR قانون

عدد مرات التحميل

805

حفظ في:
المستخلص: انتشرت كلمة "البيانات الضخمة" في عام 2017 وأصبحت الأكثر شيوعًا في صناعة التكنولوجيا المتقدمة، حيث يستخدم التعلم الآلي الذي يسمح لأجهزة الكمبيوتر لتحليل البيانات السابقة والتنبؤ بالبيانات المستقبلية على نطاق واسع في الأماكن المألوفة. ويمكن لغير المتخصصين في التعلم الآلي استخدامه أيضًا. ولدراسة الطريقة التحليلية للتعلم الآلي الإحصائي لا بد من التعرف على مفهوم الذكاء الاصطناعي وتصنيفه الرئيسي والتقنيات التحليلية المتضمنة والمتمثلة في التعلم الآلي والتعلم العميق. لقد تطور التعلم الآلي بفضل بعض الاختراقات في مجال الذكاء الاصطناعي. وهي إدراك كفاءة تعليم أجهزة الكمبيوتر إضافة إلى اختراع الإنترنت. ويبقى للشبكات العصبية دور مهم وضروري لتعليم أجهزة الكمبيوتر التفكير مثل البشر، حيث تُستخدم هذه الشبكات البيانات التي يستطيعون الوصول إليها لاتخاذ القرارات. وتوجد العديد من الخوارزميات للتعرف على التعلم الآلي، وما نؤكد عليه في دراستنا إظهار طرق وتطبيقات التحليل الإحصائي الآلي، مثل "تحليل الانحدار" و"شجرة القرارات" و"طريقة متوسطk " و"تحليل الرابطة".

The word "massive data" spread in 2017 and became the most common in the industry of advanced technology, it uses automated learning that allows computers to analyze past data and predict future data widely in familiar places. Non-automated learning professionals can use it too. To study the analytical method of statistical Automatic learning, it is necessary to identify the concept of artificial intelligence and its main classification and analytical techniques included and represent in automatic learning and deep learning. Automatic learning has developed thanks to some breakthroughs in artificial intelligence. It is an awareness of the efficient teaching of computers in addition to the invention of the Internet. Neural networks have an important role to play in teaching computers, such as humans, where they use data they can access to make decisions. There are many algorithms for learning about automatic learning. In our study, we demonstrate the methods and applications of automated statistical analysis, such as regression analysis, decision tree, middle method k and association analysis.
ISSN: 1994-8638

عناصر مشابهة


© 2024 المنظومة. جميع الحقوق محفوظة.