شهدت كلية اللإدارة والاقتصاد مناقشة رسالة الماجستير الموسومة ( نمذجة البيانات الضخمة باستعمال الأساليب اللإحصائية وتقنيات التعلم العميق ) في تخصص الإحصـاء للطالب (كرار عبدالرضا احمد) .
تهدف هذه الرسالة إلى دراسة وتصنيف تلوث مياه الأبار(المياه الجوفية) في العراق من خلال توظيف مجموعة من الأساليب الإحصائية المنتظمة وتقنيات الذكاء الاصطناعي الحديثة، اعتمادًا على بيانات بيئية حقيقية مقدمة من وزارة البيئة العراقية فضلا عن بيانات محاكاة مولدة باستخدام أسلوب مونت كارلو وتم التركيز على نماذج الانحدار اللوجستي الجزائي، ولا سيما طرائق LASSO وAdaptive LASSO وSCAD وNet Elastic إلى جانب خوارزميات التعزيز التدريجي، وبخاصة خوارزمية XGBoost بهدف تقييم كفاءتها التفسيرية والتنبؤية عند التعامل مع بيانات بيئية متعددة المتغيرات وذات ارتباطات عالية.
وقدم الباحث عددا من التوصيات أهمها اعتماد طريقة Elastic Net في الدراسات البيئية التفسيرية التي تتضمن متغيرات مترابطة واعتماد خوارزمية XGBoost في التطبيقات التي تتطلب دقة تنبؤية عالية وتوصي الدراسة وزارة البيئة بالتركيز على المتغيرات المؤثرة ضمن برامج الرصد البيئي وتشجيع استخدام تقنيات الذكاء الاصطناعي في تحليل بيانات جودة المياه.
تحقق هذه الدراسة هدفا من أهداف التنمية المستدامة المتمثل في الهدف الرابع الذي يدعو إلى التعليم الجيد .
