نموذج شبكة يستند إلى عنقدة خوارزميات تعلم الآلة
Clustering Machine Learning Algorithm Based Network Model
- الباحث
- أحمد عماد عبد صالح
- المشرف
- باسم محمد محمود
- الجامعة
- جامعة الموصل
- الكلية / القسم
- كلية علوم الحاسوب والرياضيات / علوم الحاسوب
- الشهادة
- دبلوم عالي
- السنة
- 2022
- لغة الرسالة
- انكليزي
- الكلمات المفتاحية
- Clustering ; Machine Learning ; Network Model ; Algorithms
الملخص
إن مجال الذكاء الاصطناعي قد تطور بشكل ملحوظ في السنوات الأخيرة. فقد تضمن أدب الموضوع عددأ كبيراً من المساهمات والخوارزميات التي تم اقتراحها من قبل الباحثين حول العالم. تستخدم هذه الخوارزميات في أغراض شتى كالتصنيف والعنقدة والتنبؤ وغيرها الكثير من الأغراض. إن المشكلة التي غالبا ما تواجه الباحثين في مجال الذكاء الاصطناعي هي في ملائمة الخوارزمية للبيانات قيد الدراسة. بالإضافة الى cll هناك مشكلة تتعلق في اختيار خوارزميات المقارنة وملائمتها للبيانات المستخدمة والتي تحتاج من الباحث Udy وجهداً كبيرين في قراءة أدب الموضوع. وهناك مشكلة أخرى تتعلق بتطوير الخوارزميات الحالية والتي تحتاج الى خبرة واطلاع كبير على الخوارزميات المقترحة في أدب الموضوع والتي تحتاج أيضا الى وقت وجهد. في هذه الرسالة، تم اقتراح نموذج شبكة يجمع ما متوفر من خوارزميات في أدب الذكاء الاصطناعي وجعل المهمة أسهل للباحثين في فهم وإدراك خوارزميات الذكاء الاصطناعي. يتضمن النموذج المقترح عقداً وحواف. Gus أن كل عقدة في النموذج المقترح تمثل خوارزمية، وان الحواف تتكون بين العقد فقط إذا كان هناك معلمات مشتركة بينهم. علاوة على ذلكء تم اقتراح نموذج شبكة تفاعلي يتم الوصول اليه عن بعدء بحيث يتمكن الباحثين من الاستفادة من عمل هذه الرسالة. أثبتت النتائج كفاءة النموذج المقترح في مساعدة الباحثين في مجال الذكاء الاصطناعي في اختيار الخوارزميات الملائمة للعمل والمقارنة. AAS هنالك العديد من الحقائق عن خوارزميات الذكاء الاصطناعي تم استخراجها من النموذج المقترح. وأخيراء يعد هذا العمل جديداً وغير مطروق من قبل في مجال الذكاء الاصطناعي بحيث يتم جمع الخوارزميات جميعها في نموذج واحد قابل للتحليل مما يعطي رؤية أوضح وادق عن خوارزميات الذكاء الاصطناعي. قرار لجنة المناقشة نشهد أننا أعضاء لجنة المناقشة قد اطلعنا على الرسالة الموسومة " نموذج شبكة يستند الى عنقدة خوارزميات تعلم الالة " وناقشنا الطالب احمد عماد عبد صالح " في محتوياتها وفيما له علاقة بها a lb / /2022 ونعتقد أنها جديرة بالقبول لنيل شهادة دبلوم عالي في علوم الحاسوب. التوقيع: التوقيع: الاسم: د. ضحى بشير عبد الله الاسم: د. غيداء عبد العزيز مجيد المرتبة العلمية: استاذ المرتبة العلمية: أستاذ مساعد التاريخ: / /2022 التاريخ: / /2022 رئيس اللجنة عضو اللجنة التوقيع: الاسم: )= awl محمد محمود المرتبة العلمية: أستاذ مساعد التاريخ: / /2022 عضو اللجنة (المشرف) قرار مجلس الكلية اجتمع مجلس كلية علوم الحاسوب والرياضيات بجلسته ) ( المنعقدة بتاريخح / /2022 وقرر منحه/ها شهادة دبلوم عالي في علوم الحاسوب. التوفيع: التوقيع: الاسم: أ.م.د صفوان عمر حسون الاسم: J د. ضحى بشير عبد الله مقرر مجلس كلية علوم الحاسوب والرياضيات عميد كلية علوم الحاسوب والرياضيات التاريخ: ١/2022 / التاريخ: ١/2022 /
Abstract
The field of Artificial Intelligence (AI) has noticeably developed in recent years. The literature includes a tremendous number of contributions proposed by worldwide researchers. These algorithms can be used for a variety of purposes such as classifications, clustering, and forecasting, to mention a few. The problem that researchers frequently face is the appropriateness of the algorithm they use for their data. Moreover, researchers usually benchmark their work with the literature, which also needs to select appropriate algorithms that fit their data and their needs. Another problem that faced by researchers is that when developing a new algorithm or modify an existing one, they need to have extensive experience and knowledge about AI algorithms. These issues may take a lot of time and effort that are consumed in exploring the literature. This thesis comes to provide a network model as a guide that gathers most of the AI available algorithms in the literature aiming to make it easier for researchers to understand AI algorithms. The proposed network model includes nodes and edges. Each node represents an AI algorithm and the edges are created among them when they have parameters in common. Moreover, this thesis aims to build an interactive online network model to enable AI researchers in investigating the algorithms and benefit the advantages of the model. A network model has been created that includes most of the artificial intelligence algorithms used in a variety of fields. The model aims to make it easier for researchers to choose appropriate algorithms for their work and data. The findings show the efficiency of the proposed model according to supporting researchers in selecting appropriate algorithms for their works. Also, many interesting facts have been extracted about the AI algorithms from the generated model. Finally, the idea proposed in this thesis is considered new since it collects most of the AI algorithms in a standalone model, which is not considered in the literature.
طلب نسخة من الملف
الملفات غير منشورة على الموقع. اترك بياناتك وسيتواصل معك موظفو قسم الشؤون الثقافية والفنون لإرسال النسخة مجاناً.