كلية علوم الحاسوب والرياضيات

مناقشة رسالة الدبلوم العالي في كلية علوم الحاسوب والرياضيات – قسم البرمجيات بعنوان: (تحديد جودة منتجات الألبان باستخدام التعلم الآلي )

استمرارا لحركة البحث العلمي وبمتابعة وحضور السيدة عميد كلية علوم الحاسوب والرياضيات الأستاذ الدكتور ضحى بشير عبد الله المحترمة  نوقشت في قاعة المناقشة بكلية علوم الحاسوب والرياضيات في جامعة الموصل يوم الاربعاء 28/2/2024 رسالة الدبلوم العالي للطالبة (نور عبد الخالق  فاضل عبد ) وبإشراف (أ.م. بيداء سليمان بهنام )

تناولت الدراسة  التي تقدمت بها الطالبة الى تحديد جودة منتج الحليب لتقليل الخسائر والضرر المحتمل من اجل الحصول على حليب ذو جودة عالية او ذو جودة منخفضة. حيث ان الحليب منتج قابل للتلف.اذ كل جرام حليب ذو جودة أو بنية رديئة يمكن أن يتسبب في تلف أطنان منه ، مما يتسبب في خسائر مالية كبيرة. لذا تُعتبرمعايير جودة وسلامة هذا المنتج ضرورية لضمان توفير منتجات صحية ومأمونة للمستهلكين. اذ تم استخدام خوارزميات التعلم الآلي، وهي خوارزمية الة متجه الدعم Support Vector Machine (SVM) ، خوارزمية الجيران الاقرب K-nearest neighbor (KNN)، خوارزمية شجرة القرار Decision Tree (DT) وخوارزمية  Bagging باستخدام مجموعة بيانات الحليب.

تم تدريب النماذج المقترحة واختبارها بهدف إيجاد الأنموذج الأفضل والأكثر دقة للكشف عن جودة الحليب وتم تقييمها باستخدام مقاييس التقييم: Accuracy، Precision، Recall، F1_score وConfusion matrix. ووفقاً لنتائج التقييم، تفوقت ثلاثة نماذج: SVM، وKNN، وDT على خوارزمية Bagging ، حيث حصلت على أعلى مستوى لجميع المقاييس بنسبة 100%. وكانت خوارزمية SVM هي الأكثر كفاءة لأن وقت تنفيذها أقل من النماذج الأخرى.

تألفت لجنة المناقشة من السادة

أ.د. نجلاء اكرم الساعاتي – رئيسا.

أ.م. اسيل وليد علي – عضوا.

أ.م. بيداء سليمان بهنام  – عضوا ومشرفا