تعلم الآلة
يستخدم فريق الخبراء لدينا تحليل البيانات والأساليب الحسابية "للتعلم" من البيانات وتحسين تجارب المستخدم من خلال تحليل البيانات الذكي الذي يتعلم ويتحسن باستمرار.
نهجنا
نهجنا في تعلّم الآلة يتضمّن استخدام خوارزميات حديثة وتقنيات تحليل البيانات لتطوير نماذج تنبؤية تمكّن عملائنا من اتخاذ قرارات مبنية على البيانات. نعمل بشكل وثيق مع عملائنا لفهم احتياجات أعمالهم المحددة وتطوير حلول تعلّم الآلة مخصّصة تحسّن الأداء للوصول إلى نتائج قابلة للقياس. فريقنا المؤلف من علماء البيانات والمهندسين ذوو الخبرة مجهزون بأحدث الأدوات والتقنيات لتقديم حلول تعلّم الآلة قابلة للتوسعة وموثوقة وفعالة من حيث التكلفة.
تشمل تطبيقاتنا للتعلم الآلي ما يلي:
- الرعاىة الصحية
- التجارة الإلكترونية
- التمويل الحسابي
- الخدمات اللوجستية
كيف يساعد التعلم الآلي عملك
يمكن أن يساعد التعلم الآلي الشركات بعدة طرق، مثل:
النمذجة التنبؤية لتحسين التنبؤ واتخاذ القرار
تعمل النمذجة التنبؤية على الاستفادة من البيانات التاريخية لإجراء تنبؤات مستنيرة، وتعزيز دقة التنبؤ والمساعدة في تحسين عمليات صنع القرار.
أتمتة المهام المتكررة، وبالتالي زيادة الكفاءة والإنتاجية
تعمل أتمتة المهام المتكررة على تعزيز الكفاءة والإنتاجية عن طريق تقليل عبء العمل اليدوي والسماح بالتركيز على الأنشطة الأكثر أهمية.
تحسين خدمة العملاء من خلال التجارب الشخصية
تعمل التجارب الشخصية على تعزيز خدمة العملاء من خلال تلبية التفضيلات والاحتياجات والاهتمامات الفردية وتعزيز الولاء والرضا.
تعزيز الأمن السيبراني من خلال اكتشاف التهديدات ومنعها
يتضمن تعزيز الأمن السيبراني إجراءات الكشف والوقاية الاستباقية للحماية من التهديدات وحماية الأنظمة الحيوية والبيانات الحساسة.
تحسين العمليات من خلال الأتمتة والمراقبة في الوقت الحقيقي
يتضمن تحسين العمليات التشغيل الآلي والمراقبة في الوقت الفعلي، وتبسيط العمليات، وتقليل الأخطاء، وتعزيز الكفاءة والاستجابة بشكل عام.
بعض الإمكانات في "تعلم الآلة"
التعلّم الموجَّه
التصنيف والتنبؤ الرقمي
التعلّم غير الموجَّه
التجميع وتقليل الأبعاد
التعلّم المعزز
نماذج تدريبية لاتخاذ القرارات في بيئات ديناميكية
التعلّم العميق
الشبكات العصبية الاصطناعية ذات الطبقات المتعددة
التكنولوجيا لدينا
نحن نستخدم مجموعة متنوعة من الأدوات والتقنيات المتوافقة مع معايير الصناعة لتحليل البيانات ، بما في ذلك
TensorFlow
TensorFlow هي مكتبة مفتوحة المصدر للتعلم الآلي من Google، وتستخدم على نطاق واسع لمهام التعلم العميق وبناء نماذج الذكاء الاصطناعي.
PyTorch
PyTorch هي مكتبة مفتوحة المصدر للتعلم العميق، مشهورة بحساباتها الديناميكية، ودعمها لوحدة معالجة الرسومات، وبيئتها الملائمة للبحث.
Scikit- learn
Scikit-learn هي مكتبة شهيرة للتعلم الآلي في لغة Python، وتوفر أدوات لمعالجة البيانات مسبقًا والنمذجة والتقييم.
Keras
Keras عبارة عن واجهة برمجة تطبيقات شبكة عصبية سهلة الاستخدام وعالية المستوى في Python، ومتوافقة مع TensorFlow، مما يسهل النماذج الأولية والتجريب السريع.
لغة البرمجة R
R هي لغة برمجة قوية ومفتوحة المصدر للحوسبة الإحصائية وتحليل البيانات، وتستخدم على نطاق واسع في البحث وعلوم البيانات.
الأنظمة الأساسية المستندة إلى السحابة مثل AWS وAzure وGoogle Cloud للنشر وقابلية التوسع على نطاق واسع
توفر الأنظمة الأساسية المستندة إلى السحابة (AWS وAzure وGoogle Cloud) بنية تحتية وخدمات قابلة للتطوير لعمليات نشر واسعة النطاق، مما يقلل التكاليف ويضمن المرونة.
لنحول فكرتك إلى حقيقة
تساعد قدراتنا التحليلية واستخراج البيانات المتقدمة المؤسسات على استخلاص رؤى قيمة من بياناتها، والتي يمكن استخدامها لتوجيه استراتيجية الأعمال وتحسين جودة تجارب العملاء.