Machine learning techniques as an advanced hybrid framework for improving crisis management in investment sectors: an experimental study (مجلة العلوم الشاملة, 2025)
إدارة المخاطر هي عنصر أساسي في قطاعات الاستثمار الحيوية اليوم بسبب اتساع وتعقيد البيانات المعنية في البيانات الاقتصادية، وتقييم مخاطر مواقف الأعمال والخطط والجداول الزمنية باستخدام طرق تقليدية تتضمن نماذج تحليلية وتقنية واستنتاجية غير كافٍ لمعالجة الهياكل المعقدة للبيانات الحديثة. تهدف هذه الدراسة إلى تطوير إطار عمل هجين مقارن يجمع بين تقنيات التعلم الآلي لتعزيز إدارة الأزمات وتقليل تأثيرها في القطاعات الحيوية مثل الاستثمارات المالية، وحقول النفط والغاز، والعقارات. يعتمد الإطار المقترح على الانحدار الخطي، والتصنيف، والتجميع، مع التركيز على مشكلة التحيز مقابل التباين لضمان التوازن بين الدقة والتعميم. توضح هذه الدراسة كيف يمكن استخدام هذه التقنيات للتنبؤ بالمخاطر، واكتشاف الأنماط، ودعم الإجراءات وعمليات  القرار الاستراتيجي (قبل واثناء وبعد)  للتخفيف من الأزمات. ، يستخدم الإطار عدة مقاييس تقييم؛ حيث تُقاس مهام التصنيف عبر الدقة، والدقة الإحصائية (Precision)، والاستدعاء (Recall)، بينما يُستخدم متوسط الجذر التربيعي للخطأ (RMSE) لقياس متوسط الانحراف في توقعات الانحدار، ويُستخدم مقياس السيلويت (Silhouette Score) لتقييم جودة نتائج التجميع. وتوفر هذه المقاييس مجتمعة صورة واضحة ومتوازنة عن أداء النماذج وقدرتها على التعميم.
Keywords: تقنيات تعلم الذكاء الاصطناعي، إطار هجين، تعلم الآلة، التصنيف، نموذج لتحسين إدارة الأزمات