أقدم حلولًا بين تحليل البيانات وهندسة الذكاء الاصطناعي للمساعدة على تحويل البيانات إلى رؤى
الخيارات
تحليل البيانات (Data Analysis):
- جمع وتنقية البيانات: تنظيف البيانات من التشويش، وتوحيد تنسيقها، ودمج مصادر متعددة (قواعد بيانات، ملفات، واجهات برمجة APIs).
- التحليل الاستكشافي (EDA): اكتشاف الأنماط والعلاقات الخفية باستخدام أدوات مثل Python (Pandas, NumPy) وR.
- تصور البيانات: تصميم لوحات تفاعلية وجرافيات توضيحية عبر أدوات مثل Tableau أو Power BI لتبسيط النتائج لغير المختصين.
- التقارير الذكية: إنشاء تقارير مخصصة تُظهر مؤشرات الأداء (KPIs) وتوجهات السوق.
هندسة الذكاء الاصطناعي (AI Engineering):
- بناء نماذج تعلم الآلة (ML): تصميم نماذج تنبؤية وتصنيفية باستخدام خوارزميات مثل Random Forest، XGBoost، أو الشبكات العصبية.
- التعلم العميق (Deep Learning): تطوير نماذج متقدمة للتعرف على الصور (Computer Vision) أو معالجة اللغة الطبيعية (NLP) باستخدام TensorFlow أو PyTorch
- تحسين النماذج: ضبط المعلمات (Hyperparameter Tuning) وضمان كفاءة النموذج وقابليته للتوسع.
ربما تعجبك الخدمات التالية