أخبار الدراسات العليا

يهدف هذه البحث إلى استخدام خوارزميات تعلم الآلة لتوقع تشخيص التوتر والقلق والاكتئاب بصفتها الاضطرابات النفسية الأكثر شيوعا، وذلك باستخدام مجموعة البيانات التي تم جمعها كجزء من هذا العمل. تتألف مجموعة البيانات من حوالي 700 سجل باستخدام استطلاع عبر الإنترنت، والذي كان على أساس مقياس الاكتئاب والقلق والتوتر الدولي (DASS21)، وتم جمع البيانات من مشاركين فلسطينيين من المجتمع وطلاب الجامعات.

في السنوات الأخيرة، قدمت نماذج التعلم العميق تطبيقات مختلفة في شتى المجالات وخصوصاً في المجالات الطبية، ومن ضمنها مجال العلوم العصبية، حيث إن التأكد من تفسير النتائج التي تتنبأُ بها نماذج التعلم العميق كانت ولا زالت تحدٍ مهم وخصوصاً استكشاف الطبقات الخفية في هذه النماذج وهو ما يسمى بتفسير الصندوق الأسود Black Box.

قدم هذا البحث نموذجين لتصنيف بيانات الخريجين بشكل عام، وبيانات بعض التخصصات بشكل خاص من جانب الحالة العملية (عامل، عاطل عن العمل)، وذلك من خلال تطبيق خوازميات التعلم الآلي على بيانات مسح القوى العاملة الذي ينفذه الجهازالمركزي للإحصاء الفلسطيني.

وقام الباحث بإنشاء نموذج تصنيف باستخدام خمس خوارزميات مختلفة - الغابة العشوائية وDT وXGBoost وKNN وAdaBoost لبيانات الخريجين بشكل عام، وتم تطبيق ثلاث خوازميات لتصنيف البيانات حسب التخصص الجامعي.

وتطرقت الباحثة في رسالتها، إلى تأثير عينات العسل تبعا لنوع الزهور المصدر، وكان هناك بعض التأثيرات على نمو الخلايا في المختبر، وبالتالي هذه العينات قامت من الحد من نمو الخلايا السرطانية والالتهابات والأكسدة، بالإضافة إلى الحد من انتشار الخلايا السرطانية.

وفي نهاية المناقشة، قررت اللجنة المكونة من المشرف الدكتور بشار سعد "عبر الزووم"، والممتحن الداخلي من الجامعة العربية الأمريكية الدكتورة صبا شنك، والممتحن الخارجي من جامعة النجاح الدكتور وليد باشا، منح الطالبة هديل حمارشة درجة الماجستير.