خدمات تطوير تعلم الآلة للتنبؤ وأتمتة القرارات.

يمكن استخدام البيانات المنظّمة مثل المعاملات وسجلات العملاء، وشبه المنظّمة مثل السجلات وJSON، وغير المنظّمة مثل النصوص والصوت والصور. والأهم أن تغطي البيانات النتيجة التي تريدون التنبؤ بها، بأمثلة كافية لكل حالة بما فيها النادرة. وإذا كانت البيانات قليلة، يمكن ضبط نموذج مدرّب مسبقًا أو توسيع الأمثلة أو استخدام بيانات اصطناعية، ونختبر هل يكفي ذلك، وإلا نوصي بجمع مزيد من البيانات قبل البناء.

لا، فالتدريب من الصفر هو الاستثناء. نبدأ عادةً من خوارزمية مثبتة أو نموذج مدرّب مسبقًا مثل BERT أو Llama ونكيّفه مع بياناتكم، وهذا أسرع وأقل تكلفة ويحتاج إلى أمثلة أقل.

قبل التدريب نتفق على مقياس يناسب المشكلة، مثل خطأ التوقع، أو الدقة والاستدعاء في كشف الاحتيال، أو نسبة العيوب المكتشفة، وعلى خط أساس يجب التفوق عليه، عادةً أسلوبكم الحالي أو قاعدة بسيطة. ولا يُطلق النموذج إلا إذا تفوّق على خط الأساس في بيانات لم يرها من قبل. ونوضح العوامل التي رفعت كل تنبؤ أو خفضته.

بعد مشروع تجريبي مدته 3–6 أسابيع، تستغرق المشاريع البسيطة عادةً 6–12 أسبوعًا، والمشاريع متوسطة التعقيد 3–6 أشهر، ومشاريع المؤسسات الكبيرة 6 أشهر أو أكثر تُسلَّم على مراحل. ونعمل بشكل تكراري، فترون نتائج مبكرة على بياناتكم قبل النهاية بوقت طويل.

أهم العوامل حجم تنقية البيانات وتصنيفها، وهل يمكن تكييف نموذج مدرّب مسبقًا أم يلزم نموذج مخصص، والدقة المطلوبة، وأعمال الربط والاستضافة. وتقع النماذج التنبؤية الأساسية عادةً ضمن فئة المشاريع الصغيرة بين 10,000 و50,000 دولار أمريكي، وتحصلون على عرض سعر ثابت لنطاق محدد في مقترح مكتوب.