في الذكاء الاصطناعي، المدخلات الرديئة تعني مخرجات رديئة. قبل أن نبني أي شيء، يتحقق علماء البيانات لدينا من قدرة بياناتكم على دعم حالات الاستخدام، ومن حجم العمل الذي تحتاجه لتصل إلى ذلك.
المدخلات الرديئة تعني مخرجات رديئة. يدقّق علماء البيانات بياناتكم وينظّفونها ويجهّزونها، ويقدّرون العمل المطلوب، ويبنون مسارات البيانات.
جودة نموذج الذكاء الاصطناعي لا تتجاوز جودة البيانات التي يتعلّم منها ويجيب بها. الحقول الناقصة والتكرارات والصيغ غير المتسقة والسجلات غير المصنّفة تتحوّل إلى إجابات خاطئة في بيئة الإنتاج. لهذا تُعدّ جاهزية البيانات خدمة مستقلة في قدرة للذكاء الاصطناعي، يقودها علماء ومهندسو بيانات، لا فكرة لاحقة داخل مشروع البناء.
نبدأ من حالات الاستخدام المتفق عليها في الاستشارة، ونختبر بياناتكم الحقيقية مقابلها. بعض المؤسسات تحتاج تنظيفاً بسيطاً، وأخرى تحتاج أولاً إلى تصنيف أو مسارات جديدة أو إصلاحات في الحوكمة. وفي كل الحالات تحصلون على تقدير واضح للجهد والتكلفة قبل الالتزام، وتنطلق الهندسة من بيانات موثوقة وموثّقة.
نحصر مصادر بياناتكم ونقيّم اكتمالها ودقتها واتساقها وحداثتها.
تصحيح الأخطاء وإزالة التكرارات وتصنيف الأمثلة وهيكلة البيانات لتتمكن النماذج من التعلّم منها.
مسارات موثوقة تجمع البيانات وتعالجها وتوصلها إلى أنظمة الذكاء الاصطناعي تلقائياً.
تحليل إحصائي وهندسة خصائص ونماذج أولية تثبت أن البيانات تحمل الإشارة المطلوبة.
لوحات ومؤشرات جاهزة للقرار يستخدمها القادة فعلًا.
الملكية وضوابط الوصول والخصوصية وموقع تخزين البيانات، مدمجة من البداية.
تقدير صريح لحجم العمل الذي تحتاجه بياناتكم قبل أن يعتمد عليها الذكاء الاصطناعي.
بيانات موثوقة ومحكومة جيدًا تُغذّي كل نظام ذكاء اصطناعي.
تقدير صريح للجهد والتكلفة التي تحتاجها بياناتكم.
دليل على أن بياناتكم قادرة على دعم الذكاء الاصطناعي قبل أن تستثمروا في بنائه.
حصر المصادر والمسؤولين عنها وجودتها مقابل حالات الاستخدام المتفق عليها في الاستشارة.
تقدير حجم أعمال التنظيف والتصنيف وبناء المسارات لتعرفوا الجهد والتكلفة مسبقاً.
تنظيف البيانات وتصنيفها وهيكلتها وحوكمتها، وبناء المسارات التي تبقيها محدّثة.
تحليل استكشافي ونماذج أولية تُظهر أن البيانات قادرة على دعم الذكاء الاصطناعي، قبل البناء.
لأن الذكاء الاصطناعي يتعلّم من بياناتكم ويجيب بها. إذا كانت البيانات ناقصة أو غير متسقة أو خاطئة، سيكون الذكاء الاصطناعي كذلك: المدخلات الرديئة تعني مخرجات رديئة. إصلاح البيانات أولاً أقل تكلفة من إصلاح نموذج يعمل في بيئة الإنتاج.
لا. القراءة الصادقة لبياناتك جزء من التقييم نفسه. نرسم ما هو موجود وما هو ناقص وما تتطلبه حالات الاستخدام الأولى فعلًا، ثم نخطط على أساس الواقع.
نأخذ عيّنات من بياناتكم الحقيقية مقابل كل حالة استخدام، ونقيّم جودتها، ونقدّر حجم أعمال التنظيف والتصنيف وبناء المسارات. وتحصلون على التقدير مكتوباً قبل الالتزام بالبناء.
يستكشف البيانات ويحلّل خصائصها، ويهندس الخصائص التي يحتاجها النموذج، ويبني نماذج أولية سريعة، ويخبركم بصراحة إن كانت الإشارة قوية بما يكفي لتبرير البناء.
نعم. نصمم لإقامة البيانات وتنظيمات القطاع من أول مخطط للبنية، بما في ذلك النشر السيادي الكامل وداخل المنشآت حيث يلزم.
تسلّم إلى هندسة الذكاء الاصطناعي: مجموعات بيانات موثوقة وموثّقة، وتقدير صريح للجهد والتكلفة.
نستشيركم ونقيّم احتياجاتكم وجاهزيتكم، ونتفق على حالات استخدام الذكاء الاصطناعي التي تستحق البناء.
المدخلات الرديئة تعني مخرجات رديئة: يدقّق علماء البيانات لدينا بياناتكم وينظّفونها ويجهّزونها أولاً.
وكلاء أذكياء ونماذج مدرّبة خصيصاً وبرمجيات مخصّصة: أنظمة ويب، وبوابات داخلية، وتطبيقات جوال، وأنظمة ERP وPOS وLMS.
ندرّب فرقكم على الأنظمة، والشركات والأفراد على أدوات الذكاء الاصطناعي، عبر أكاديمية قدرة.
قدرة للذكاء الاصطناعي شركة ذكاء اصطناعي تقودها الاستشارات في عمّان، الأردن. تعمل قدرة عبر أربع خدمات مترابطة: الاستشارات واستراتيجية الذكاء الاصطناعي، وجاهزية البيانات وعلم البيانات، وحلول وهندسة الذكاء الاصطناعي، والتدريب على الذكاء الاصطناعي وبناء القدرات، لصالح الشركات والجهات الحكومية في الأردن والشرق الأوسط.
أخبرنا أين تقف اليوم، وسنرسم لك أسرع مسار موثوق من الطموح إلى الإنتاج.