---

با ظهور مِه‌داده‌ها در دو دهۀ گذشته، به منظور بهره‌برداری و استفاده از این نوع داده‌ها، نیاز به یکپارچه‌سازی پایگاه‌داده‌ها با هدف تصمیم‌گیری براساس شواهد و اطلاعات قوی‌تر، بیش از پیش احساس می‌شود. لذا آشنایی با روش‌‌شناسی اتصال رکوردی به عنوان یکی از روش‌های یکپارچه‌سازی داده‌ها و همچنین استفاده از روش‌های یادگیری ماشین برای سهولت فرآیند اتصال رکوردها ضروری است. در این مقاله، ضمن تشریح فرایند اتصال رکوردی و برخی روش‌های مرتبط با آن، با استفاده از روش‌های یادگیری ماشین، برای افزایش سرعت یکپارچه‌سازی پایگاه‌داده‌ها، کاهش هزینه و بهبود عملکرد اتصال رکوردی، دو پایگاه‌دادۀ چارچوب کارگاه‌های صنعتی مرکز آمار ایران و سازمان تامین اجتماعی به یکدیگر متصل شده‌اند. 

---

با پیشرفت فناوری‌های توالی‌یابی، آزمایش غیرتهاجمی NIPT توسعه یافته است و در غربالگری تریزومی 21 از طریق تشخیص DNA جنین موجود در خون مادر، استفاده می‌شود. برای تحلیل داده‌های  NIPT معمولاً از آزمون Z  استفاده می‌شود. در روش‌های  مورد استفاده برای تشخیص سندرم داون احتمال تشخیص اشتباه وجود دارد. بنابراین ارائۀ روشی که بتواند در کنار روش‌های تشخیصی به‌کار برده شود و کارایی این روش‌ها را بهبود بخشد؛ ضروری است.     هدف اصلی این مقاله طراحی مدلی بر اساس الگوریتم‌های یادگیری ماشین برای تشخیص زودهنگام سندرم داون است؛ به‌طوری‌ که بتوان از این روش‌ها  برای افزایش دقت تشخیص  استفاده کرد. در این مقاله به بهبود روش‌های تشخیصی به کمک الگوریتم‌های یادگیری ماشین  مانند: ماشین بردار پشتیبان، بیز ساده، درخت تصمیم، جنگل تصادفی و نزدیکترین همسایه برای بررسی یک مجموعه دادۀ مربوط به سندرم داون پرداخته شده است.  عملکرد هر یک از مدل‌ها در مجموعه دادۀ سندرم داون بررسی و در نهایت مناسب‌ترین مدل برای این هدف معرفی شده است. نتایج نشان می‌دهند که این الگوریتم‌ها دقت بسیار مناسبی در تشخیص این بیماری دارند.

---

نحوه برخورد با داده‌های گم‌شده یکی از مسائلی است که اغلب محققان با آن روبرو هستند. جانهی چندگانه با استفاده از معادله‌های زنجیره‌ای یکی از رایج‌ترین و انعطاف‌پذیرترین روش‌ها برای جانهی است.  از دیدگاه تئوری، هر مدل جانهی می‌تواند  برای پیش‌بینی مقادیر داده‌های گم‌شده استفاده شود اما اگر مدل‌های پیشگویی نادرست باشند می‌تواند منجر به برآوردهای اریب و استنباط‌های نامعتبر شود. یکی از جدیدترین راه‌حل‌ها برای برخورد با داده‌های گم‌شده، روش‌ ترکیبی یادگیری ماشین و ابریادگیرنده است. در این مقاله،  چند شبیه‌سازی‌ برای نشان دادن رویکرد بهتر این روش از نظر اریبی کمتر و همگرایی بهتر برآورد پارامتر نهایی نسبت به  روش‌های جانهی رایج ارائه شده است.  همچنین، به پیاده‌سازی برخی روش‌های یادگیری ماشین و یک الگوریتم ترکیبی از ابریادگیرنده، روی داده‌های کارگاه‌های صنعتی  پرداخته شده است که در آن جانهی متغیرهای مختلف در داده‌ها به‌طور همزمان صورت می‌گیرد. همچنین به ارزیابی روش‌های مختلف  و معرفی روش دارای عملکرد برتر، پرداخته شده است.