نشر التدريسي في جامعة تكنولوجيا المعلومات والاتصالات م.م سدير صادق عبد الجبار، بحثًا علميًا مشتركًا مع باحثين من جامعات عراقية رصينة في المجلة الدولية “Journal of Engineering and Technology for Industrial Applications (JETIA)”، والمصنفة ضمن قاعدة Scopus العالمية المرموقة.

ويأتي هذا الإنجاز تتويجًا لجهود التعاون العلمي المشترك بين الجامعة ومؤسسات البحث العلمي العراقية، سعيًا لتعزيز مكانة البحث العلمي العراقي على الخريطة الأكاديمية العالمية.

حمل البحث عنوان “تأثير طرق تحويل البيانات (نايف بايز، C5.0 وآلات ناقلات الدعم”على أداء خوارزميات التصنيف في تنقيب البيانات”
(The Effect of Data Conversion Methods (Naive Bayes, C5.0 & Support Vector Machine) on The Performance of Classification Algorithms in Data Mining).

وتركز الدراسة على مجال التصنيف، وهي إحدى التقنيات الأساسية في تنقيب البيانات والذكاء الاصطناعي، حيث قام الفريق البحثي بمقارنة أداء ثلاث خوارزميات تصنيف رائدة هي:

خوارزمية “نايف بايز” (Naive Bayes): وهي طريقة إحصائية بسيطة وفعالة تعتمد على نظرية بايز، وتفترض استقلالية السمات.
خوارزمية “C5.0”: التي تمثل تطورًا لخوارزميات أشجار القرار، وتتميز بكفاءتها في التعامل مع البيانات المعقدة.
خوارزمية “آلات ناقلات الدعم” (Support Vector Machines – SVM): وهي إحدى الخوارزميات القوية التي تعمل على إيجاد أفضل حد فاصل لفئات البيانات.

وهدفت المقارنة إلى قياس تأثير طرق تحويل البيانات المختلفة على دقة وكفاءة أداء هذه الخوارزميات، مما يساهم في تقديم إرشادات قيمة للباحثين والمتخصصين لاختيار أفضل الممارسات لتحسين نتائج مشاريعهم في مجالي الحوسبة والذكاء الاصطناعي.