حلول الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة

تعلم آلة يعمل على بياناتك داخل أنظمتك.

نبني بلغة Python نماذج للتنبؤ والتصنيف واستخراج البيانات من المستندات، وننشرها خلف واجهات برمجية يمكن لتطبيقات ⁦.NET⁩ والويب استدعاؤها. يبدأ كل حل بتقييم جاهزية للذكاء الاصطناعي لتعرف ما يستحق البناء.

تقييم الجاهزية
$2,500
إثبات المفهوم
3–4 أسابيع
التقنيات
Python

ما نقدمه

ما يقدمه فريق الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة

  • تقييم الجاهزية للذكاء الاصطناعي

    مراجعة لمدة أسبوع إلى أسبوعين لجودة البيانات وحالات الاستخدام المرشحة والمخاطر والعائد المتوقع.

  • استخراج بيانات المستندات

    استخراج الحقول من الفواتير والكشوف والنماذج إلى سجلات منظمة مع درجات ثقة.

  • التنبؤ والتقييم

    نماذج للطلب وفقدان العملاء والمخاطر مدرَّبة على بياناتك التاريخية ويُعاد تدريبها دوريًا.

  • التصنيف والتوجيه

    توجيه التذاكر والرسائل والسجلات تلقائيًا إلى الفريق المناسب.

  • MLOps

    نماذج بإصدارات مُدارة ومراقبة للانحراف وتراجع سهل.

التقنيات

  • Python
  • scikit-learn
  • PyTorch
  • TensorFlow
  • Hugging Face
  • pandas
  • FastAPI
  • Docker
  • Azure ML

كيف نطلق حلول الذكاء الاصطناعي

خمس بوابات قبل أن يصل أي وكيل إلى الإنتاج.

  1. 1

    التقييم

    تحديد البيانات والمخاطر وسير العمل الجدير بالأتمتة. أسبوع إلى أسبوعين.

  2. 2

    البناء

    الوكيل والأدوات والاسترجاع موصولة بـ SQL Server أو Oracle أو Postgres وواجهاتك البرمجية.

  3. 3

    مراجعة المهندس الكبير

    مهندس ذو خبرة في بيئات الإنتاج يراجع كل أمر وأداة وصلاحية.

  4. 4

    اختبار ما قبل النشر

    مجموعات تقييم وأوامر اختبار اختراق وحدود للتكلفة قبل التشغيل.

  5. 5

    المراقبة

    تتبع وتكلفة الرموز وتنبيهات السياسات في الإنتاج، مع سجل تدقيق كامل.

الأسئلة الشائعة

أسئلة شائعة

من أين نبدأ مع الذكاء الاصطناعي؟

بتقييم جاهزية بقيمة 2,500$ يرتب حالات الاستخدام حسب القيمة وقابلية التنفيذ، لكي يحقق المشروع الأول عائدًا.

هل نحتاج إلى فريق علوم بيانات؟

لا. يتولى مهندسونا إعداد البيانات والنمذجة والنشر، ويوثقون كل شيء ليتسلمه فريقك.

أخبرنا بما تحتاج إلى إنجازه.