أقوى محرك ذكاء اصطناعي سهل الاستخدام لكامل المؤسسة

 

التحدي:

​

مع المتطلبات العالمية الحالية لاستخدام الذكاء الاصطناعي في تطبيقات مختلفة عبر مختلف القطاعات ، فإن تطوير حلول الذكاء الاصطناعي لإجراء أي تنبؤات من طاقم بيانات معينة أمر معقد للغاية ويستغرق وقتًا طويلاً. هذا بسبب الاحتمالات المختلفة التي يجب أخذها في الاعتبار مثل الإلمام بالبرمجة، واختيار النموذج والخوارزمية الصحيحة، واختيار متغيرات البيانات الصحيحة، واختيار البيانات التاريخية الصحيحة، وإجراء الاختبارات الأولية وأخيراً تحسين النماذج من أجل تحقيق دقة تنبؤ عالية.

 

الحل:

​

يوفر محرك مينسكى للذكاء الاصطناعي عملية سهلة من 4 خطوات تتيح لك اختبار بياناتك ونمذجتها بسهولة بغض النظر عن نوع الصناعة أو حجم البيانات والبدء في العمل بسرعة كبيرة.

باستخدام محرك الذكاء الاصطناعي، نقدم حلولاً متكاملة قائمة على النتائج مازجين لأفضل ممارسات وأفكار الصناعة لتلبية توقعات العملاء. نحن نساعد عملائنا على تحقيق الأهداف التنظيمية وتعظيم عائد الاستثمار (ROI).

​

الفوائد الرئيسية لمنسكي:

• منصة ذكاء إصطناعي سهلة الاستخدام على السحابة الالكترونية

• لا توجد مهارات تشفير مطلوبة للنتائج أو التنبؤات.

• يوفر لك قائمة بعناصرالإعتمادية بالنسبة المئوية التي يمكن استخدامها لتحسين عملك

• القدرة على ضبط أو تحسين النماذج من خلال تجربة خوارزميات وعناصر تنبؤ مختلفة

• سهولة التكامل مع حلول الجهات الخارجية الأخرى مثل TABLEAU لمشاهدة البيانات

ما الذي يميز منسكي عن غيره؟

​​

مينسكي للتطبيق الفوري:

​

تم تسمية محرك الذكاء الاصطناعي الخاص بنا مينسكي على اسم الرائد الأمريكي في الإدراك وعالم الكمبيوتر مارفن مينسكي الذي عرّف الذكاء الاصطناعي بأنه "علم جعل الآلات أن تقوم بأشياء تتطلب ذكاء بشري"

فقط في 4 خطوات سهلة يمكنك بيسر نمذجة بياناتك التاريخية وتحقيق نتائج بإستخدام بيانات فعلية آنية بغض النظر عن نوع الصناعة وحجم البيانات. يمكن أن تبدأ الحلول النموذجية في أقل من أسبوع!

​

جمع البيانات:

​

لعمل أي تنبؤات ذكاء اصطناعي أو تعلم آلي أو عميق، نبدأ بالبيانات التاريخية التي أنتجها عملك. في معظم الحالات قد تأتي البيانات من عدة مصادر متباينة. نطلب منك ببساطة نقل هذه البيانات إلينا وسيقوم مهندسونا بتنظيف هذه البيانات بطريقة منهجية ثابتة تمكن العميل من إيجاد حل للمعضلة المراد حلها.

​

التدريب:

​

هنا نأخذ القيم الجيدة لجميع الأوزان والتحيز من الأمثلة المصنفة. ثم نستخدم تقنيات التعلم الخاضع للإشراف والغير خاضع للإشراف حيث تبني الخوارزمية (الخوارزميات) المحددة نموذجًا من خلال فحص العديد من الأمثلة والمحاولات للعثور على نموذج يناسب بياناتك بشكل أفضل للتنبؤ المطلوب.

​

بناء النموذج:

​

يعتمد نموذج الشبكة العصبية الاصطناعية على حساب صيغ خطية ووظائف تنشيط مع تعديل الأوزان والتحيزات (أي إعداداتها) مع كل عملية حسابية. يتم إنشاء هذا النموذج بناءً على بياناتك التاريخية ويستخدم للتنبؤات المستقبلية.

​

التنبؤات:

​

هذا هو ناتج خوارزمية بعد أن يتم تدريبها على مجموعة بيانات تمثيلية (بيانات تاريخية) وتطبيقها على البيانات الجديدة عند التنبؤ باحتمالية نتيجة معينة.