(untitled) (مجلة العلوم الشاملة, 2025)
يُعدّ التقدير الدقيق لتكلفة البرمجيات (SCE) أمرًا بالغ الأهمية لإدارة المشاريع بفعالية، إذ يُمكّن أصحاب المصلحة من تخصيص الموارد بكفاءة، وإدارة الجداول الزمنية، وتخفيف المخاطر المالية. غالبًا ما تُواجه النماذج البارامترية التقليدية، مثل نموذج التكلفة البنّاءة (COCOMO)، صعوبة في استيعاب العلاقات المعقدة وغير الخطية والتفاعلات المعقدة المتأصلة في مشاريع تطوير البرمجيات الحديثة. يُعالج هذا البحث هذا القيد من خلال تطبيق مجموعة من تقنيات التعلم الآلي المتقدمة (ML) -بما في ذلك الانحدار الخطي، وأشجار القرار، والغابات العشوائية، وانحدار متجه الدعم SVR))، والشبكات العصبية الاصطناعية ((ANN-على مجموعة بيانات NASA93 المعروفة على نطاق واسع. تُفصّل الدراسة بدقة سير العمل بأكمله، بما في ذلك المعالجة المسبقة للبيانات، والتحليل الشامل للميزات، والتقييم الدقيق للنموذج، والتصور الدقيق للنتائج. تُظهر نتائجنا بشكلٍ قاطع أن أساليب التجميع، وخاصةً الغابة العشوائية، وهياكل الشبكات العصبية، تتفوق بشكلٍ كبير على أساليب التقدير التقليدية من حيث الدقة والموثوقية والقدرة التنبؤية. لا تُفصّل هذه الورقة المعالجة المسبقة، وتحليل الميزات، وتقييم النماذج، ونمذجة سير العمل، والتصور بشكلٍ كامل. تُظهر النتائج أن الغابة العشوائية والشبكات العصبية الاصطناعية تتفوقان بشكلٍ كبير على الأساليب التقليدية من حيث الدقة والموثوقية. لا تُسلّط هذه الورقة الضوء على الأداء المتفوق لنماذج التعلم الآلي فحسب، بل تُقدّم أيضًا تحليلًا مُعمّقًا لآلياتها الأساسية، مما يُسهم في فهمٍ أوضح لإمكانية تطبيقها وتأثيرها في مجال تقدير تكلفة البرمجيات.