Explore the vast range of titles available.

تتناول هذه الدراسة مشكلة الديون المتعثرة باعتبارها واحدة من التحديات الرئيسية التي تواجه البنوك، وتحدد أهم المتغيرات التي تؤثر على حجم هذه الديون. وتكشف الدراسة أن متغيرات الاقتصاد الكلي لها أهمية أكبر في التنبؤ بحجم الديون المتعثرة مقارنة بمتغيرات الاقتصاد الجزئي الخاصة بالبنك. تستخدم الدراسة عدة نماذج من نماذج تعلم الآلة للتنبؤ بحجم الديون المتعثرة، وتفاضل بين هذه النماذج طبقاً لمجموعة من المعايير الإحصائية لاستخدام أنسب هذه النماذج في التنبؤ بحجم الديون المتعثرة. توصلت النتائج إلى أن نموذج انحدار الغابات العشوائية \"Random Forests Regression\" كان الأنسب، حيث حصل على أقل قيم لمعايير التقييم، مما يجعله النموذج الأفضل للتنبؤ بحجم الديون المتعثرة مستقبلاً. كما أثبتت الدراسة تفوق نماذج تعلم الآلة على النماذج الإحصائية التقليدية. وأيضاً تم استخدام بعض تقنيات تعلم الآلة للتصنيف لتحليل بيانات عينة من العملاء المتعثرين، وتوصلت النتائج إلى أن نموذج XGBoost \"Extreme Gradient Booting\" للتصنيف كان الأكثر دقة من حيث تحديد احتمالية تعثر العميل بناءاً على عدة متغيرات مفسرة حيث حقق توازنًا أفضل بين معايير الدقة، التذكر، الدقة النوعية مقارنة بالنماذج الأخرى.

استهدف البحث عرض التقديرات المحاسبية في ضوء المعايير ذات صلة، وممارسات تمهيد الدخل من منظور محاسبي لمعرفة أثر استخدام خوارزميات تعلم الآلة في التنبؤ بالتقديرات المحاسبية على ممارسات تمهيد الدخل، واعتمد البحث على المنهجية المطبقة على كافة الشركات المقيدة في سوق الأوراق المالية المصري، وخاصة بالتركيز على الشركات الصناعية في الفترة من ۲۰۱۹ إلى ۲۰۲۲ أي أن المدة المتاحة للسلسلة الزمنية مدتها ٤ سنوات، وبلغت عينة الدراسة ١٢٥ مشاهدة. وتمثلت أهم النتائج التي توصلت إليها الدراسة في وجود فروق جوهرية ذات دلالة إحصائية بين تمهيد الدخل عن طريق التقديرات المحاسبية باستخدام خوارزميات تعلم الآلة والتقديرات المحاسبية المتنبأ بها باستخدام الأساليب التقليدية، وجود فروق جوهرية ومعنوية بين الأساليب التقليدية المتمثلة في أسلوب Probit وبين خوارزميات تعلم الآلة للتنبؤ بالتقديرات المحاسبية، بالإضافة إلى وجود فروق جوهرية ذات دلالة إحصائية بين تمهيد الدخل عن طريق التقديرات المحاسبية باستخدام خوارزميات تعلم الآلة والتقديرات المحاسبية الفعلية لعينة الدراسة.

تعد المملكة العربية السعودية أحد أكبر منتجي التمور في العالم، وهي الدولة الأولى عالمياً في مؤشر الاستراتيجية الحكومية للذكاء الاصطناعي، كما يعد تعلم الآلة واحداً من أكثر موضوعات الذكاء الاصطناعي انتشاراً وأهمية هذه الأيام، وهو أحد التقنيات الناشئة التي يتوقع لها مستقبل باهر، خاصة في الثورة الصناعية الرابعة المرتكزة على الذكاء الاصطناعي وتطبيقاته التي تخدم البشرية في مجالات عديدة. ويوجد اهتمام حكومي في السعودية بتدريس الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة واستخدامهما لإنتاج جيل يبتكر حلولاً مبدعة. وكثير من مصادر هذا العلم إنجليزية، مع شح واضح في المصادر العربية لذلك تسعى هذه الورقة لسد تلك الفجوة من خلال إنشاء مجموعة بيانات من بيئتنا السعودية باستخدام واحد من أسهل برامج تنقيب البيانات \"أورانج\" وموقع \"تيتشابل مشين\" اللذين لا يحتاجان إلى برمجة. وتتمثل أهمية الدراسة في التالي: أنه أول بحث ينشئ مجموعة بيانات متوازنة الصنفين لتصنيف التمور السعودية العضوية تتكون من ثلاث مجموعات فرعية الأولى: تحوي البيانات المجدولة ذات الخصائص اليدوية لتصنيف التمور العضوية «عجوة أو مجدول»، والثانية تجمع البيانات المجدولة ذات الخصائص المولدة أتوماتيكياً باستخدام التعلم العميق لتصنيف التمور العضوية «عجوة أو مجدول»، والثالثة: تجمع صوراً لتمور العجوة والمجدول، كما أنه أول بحث باللغة العربية يستخدم نماذج تعلم الآلة التقليدية والتعلم العميق لإنشاء نماذج ذات أداء عال لتصنيف التمور السعودية العضوية بدون برمجة، مما يمكن الدارسين والباحثين والمطورين من تطوير تطبيقات تعلم آلة لتصنيف التمور السعودية بأشكال متنوعة في مواقع الإنترنت أو تطبيقات الجوالات أو في المتحكمات الدقيقة وتطبيقات إنترنت الأشياء وتعلم الآلات الصغيرة.

يعد تطبيق أساليب التعلم الآلي في المكتبات اتجاها ناشئًا جذب انتباه الممارسين والأكاديميين الذين حاولوا استخدام تطبيقاته المتنوعة لتطوير عمليات المكتبة وخدماتها، لذا جاءت هذه الدراسة للتعريف بمجال التعلم الآلي بصفته واحدًا من أهم مجالات الذكاء الاصطناعي، واستكشاف أساليبه وآلية عمله، في محاولة لتوظيف أدواته ونماذجه المتاحة والداعمة للغة العربية لتطوير عمليات وخدمات المكتبة المختلفة، ومن هنا تنبع أهمية هذه الدراسة من كونها دراسة استكشافية تحاول رصد كيفية توظيف أساليب التعلم الآلي ونماذجه المتنوعة والداعمة للغة العربية لتطوير أداء المكتبات، ومن ثم يمكن للمكتبات العربية على اختلاف أنواعها استخدامها والاستفادة منها لتسريع إنجاز أعمالها وتطوير الخدمات التي تقوم بتقديمها للمستفيدين منها ، وقد اتبعت الدراسة المنهج الوصفي التحليلي، وتوصلت إلى مجموعة من النتائج من أهمها؛ استخدام أساليب التعلم الآلي في المكتبات هو البداية الجديدة، وسيبشر بثورة في عمليات المكتبة وخدماتها، ويمكن استخدام أدواته ونماذجه لبناء وتنمية مجموعات المكتبة، وتطوير العمليات الفنية والمساعدة في استخراج الميتاداتا والبيانات الببليوجرافية، وإنشاء رؤوس الموضوعات، بالإضافة إلى تطوير عمليات البحث والاسترجاع، وتقديم خدمات متنوعة ومخصصة للمستفيدين.

نظرا لما تقدمة التكنولوجيا من إبداعات واختراعات جديدة. وبما أن التكنولوجيا تعنى التطبيق الأمثل للمعرفة، وعلم الذكاء الاصطناعي يعتبر أحد أهم العلوم المتقدمة والمتطورة في الوقت الحالي حتى أصبحت حديث الساعة؛ فمن هنا اشتعلت شعلة الحماس لبناء هذا البحث في هذا المجال الذكاء الاصطناعي بصفة عامة وتعلم الآلة بصفة خاصة وقد نجد محاولات لتوضح آثر تكنولوجيا المعلومات واستخدام البرمجيات في مراحل تصميم المنتج وأيضا دراسة تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي ودور مصمم التصميم الصناعي في توظيف هذه التكنولوجيا في تصميم المنتجات التي نستخدمها في حياتنا اليومية؛ إلا أن هذه الدراسات ظلت محدودة حتى الآن ولم ينظر إلى علم تعلم الآلة وهو جزء من الذكاء الاصطناعي وآثره في تصميم المنتجات. فتناول البحث مفهوم كل من الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة وعلاقتهما بالتصميم ولذلك لفقر المكتبة العربية الخاصة بالتصميم الصناعي في هذا المجال؛ مما يساهم في توفير دراسة توضح آثر مفهوم تعلم الآلة على مستقبل التصميم الصناعي. ناقش البحث من خلال الدراسات الاستقصائية Survey والاستبيانات Questionnaire مجموعة من التوقعات الخاصة بشكل الحياة والمنتج في المستقبل بالإضافة إلى توقع لدور المصمم وشكل عملية تعلم وتعليم التصميم وأخيرا محاولة تحديد المخاطر المتوقع حدوثها في المستقبل نتيجة لتدخل التطور التكنولوجي لعلوم تعلم الآلة في الحياة الفرد.