فهم جداول كثيرة
البيانات الجدولية سهلة الجمع والقراءة، لكن استخلاص الرؤى يصعب مع تكاثر الجداول. ويكتشف تعلّم الآلة الأنماط عبرها.
التقنيات · علم البيانات وتعلّم الآلة
علم البيانات الأساسي وتعلّم الآلة: رؤى قابلة للتنفيذ من البيانات الجدولية والسلاسل الزمنية
معظم بيانات الأعمال محفوظة في جداول، وكثيرًا ما تكون بالمئات أو الآلاف. نستخدم علم البيانات وتعلّم الآلة لتحويل هذه البيانات، والسلاسل الزمنية التي تتضمنها، إلى توقعات وتنبؤات وقرارات.
- رؤى من مئات جداول الأعمال
- توقعات دقيقة من بيانات السلاسل الزمنية
- نماذج لفقدان العملاء والاحتيال والقيمة الدائمة للعميل
- 57% من فريقنا حاصلون على درجة الدكتوراه
- شركة ألمانية تعمل وفق اللائحة العامة لحماية البيانات (GDPR)
ناقِش مشروعك معنا
5.0 18 مراجعة على Clutch الفائز بجائزة Go Global Awards
تثق بنا مؤسسات كبرى وشركات نامية ومنظمات غير ربحية
ما الذي تكسبه
ما يمكن لبياناتك أن تقدمه
يستخرج علم البيانات الأساسي الرؤى من بياناتك، ويتعلم منها تعلّم الآلة لإجراء التنبؤات.
التوقع بالسلاسل الزمنية
تضيف السلاسل الزمنية ترتيبًا صريحًا لملاحظاتك، ونمذجة هذه البنية ضرورية للحصول على توقعات دقيقة.
التنبؤ بما يهم
من القيمة الدائمة للعميل إلى أعطال الآلات، تحوّل النماذج البيانات التاريخية إلى تنبؤات يمكن لفرقك العمل بها.
ما الذي نقدّمه
ما يمكنك تحقيقه
أهداف نموذجية نساعد الشركات على بلوغها بعلم البيانات الأساسي وتعلّم الآلة.
- 01
التنبؤ بالقيمة الدائمة للعميل
قدّر القيمة المستقبلية لكل عميل لتركيز جهود الاستقطاب والاحتفاظ.
- 02
تحليل فقدان العملاء
افهم معدلات فقدان العملاء وحدد العملاء الأكثر ترجيحًا للمغادرة.
- 03
توصيات المنتجات
أوصِ كل عميل بالمنتجات الملائمة بناءً على سلوكه وسجله.
- 04
التحليل والتوقعات المالية
توقعات مبنية على بيانات السلاسل الزمنية تراعي سلاسل متعددة والعلاقات بينها.
- 05
الصيانة التنبؤية
تنبأ بموعد حاجة المعدات إلى الصيانة قبل تعطلها.
- 06
كشف الاحتيال
اكتشف المعاملات والأنشطة الاحتيالية في بياناتك.
- 07
كشف الرسائل غير المرغوب فيها
صنّف الرسائل غير المرغوب فيها ورشّحها آليًا.
- 08
الاستغناء عن الإدخال اليدوي للبيانات
أتمت التقاط البيانات التي تكتبها الفرق يدويًا حاليًا.
لست متأكدًا مما تحتاجه من بين هذه الخيارات؟ صِف لنا المشكلة وسنوصي بالمنهجية المناسبة.
ناقِش مشروعك معنادراسات الحالة
جميع دراسات الحالةنتائج حقّقناها لعملائنا
التمويل · تعلّم الآلة
نموذج تصنيف ائتماني لشركة إقراض للشركات الصغيرة والمتوسطة
800+خاصية من 14 مصدر بيانات
نموذج تعلّم آلة يتنبأ بتعثّر المقترضين ويؤتمت الاكتتاب بالكامل، ما يحسّن جودة محفظة القروض ويختصر زمن اتخاذ القرار من ساعات إلى جزء من الدقيقة.
اقرأ دراسة الحالة
تقييم السائقين ببيانات القياس عن بُعد للتأمين القائم على الاستخدام
لكل رحلة تقييم للقيادة وخصم شخصي
نموذج تعلّم عميق يحلل بيانات القياس عن بُعد من هواتف السائقين لرصد سلوك القيادة، وتقييم كل رحلة، وحساب خصومات مخصّصة وتوصيات للقيادة الآمنة.
توصية مخصّصة بالمحتوى لشركة إعلامية
+5% زيادة في تنوّع المحتوى الذي يستهلكه المستخدمون
نظام توصية مخصّص يتعلّم أنماط الاستهلاك والتفضيلات لكل مستخدم عبر محتوى إعلامي متنوّع، ما يساعد شركة إعلامية على رفع التفاعل والاحتفاظ بالعملاء والقيمة الدائمة للعميل.
تقدير أسعار العقارات والتنبؤ بحركة السوق العقارية
1M+ عقار جرى تحليله لتدريب النموذج
أداة تعلّم آلة تقدّر أسعار العقارات، وترصد اتجاهات السوق، وتكتشف العروض الجذابة، ووجّهت استثمارات عقارية بقيمة تقارب 20 مليون يورو.
التنبؤ بفقدان اللاعبين لمنصة ألعاب إلكترونية
11.3% معدل فقدان العملاء بعد استراتيجيات الاحتفاظ الجديدة
نموذج تعلّم آلة يتعلّم سلوك اللاعبين أثناء اللعب ويتنبأ باحتمال مغادرتهم خلال أفق زمني محدد، لتطبّق المنصة استراتيجية الاحتفاظ الأنسب.
لماذا AI Superior
ذكاء اصطناعي بمستوى بحثي، يُسلَّم بعقلية شركة منتجات
كثير من المزوّدين يستطيعون بناء نموذج تجريبي. الصعب أن يعمل الذكاء الاصطناعي بموثوقية على بيانات حقيقية وداخل عمليات أعمال فعلية، وهذا يحتاج إلى فريق من نوع مختلف.
01
فريق يقوده باحثون
أسّس AI Superior عام 2019 باحثون في الذكاء الاصطناعي لهم أوراق علمية منشورة وبراءات اختراع، ويعمل الفريق كله وفق هذا المعيار البحثي.
- PhD57%
- MSc28%
- BSc15%
02
مصمَّم للوصول إلى الإنتاج
نقلّل مخاطر كل مشروع بتقسيمه إلى مراحل، مع قرار بالمضيّ أو التوقف عند كل محطة، فلا تُنفَق الميزانية إلا على منهجيات نجحت فعلًا على بياناتك.
4× معدّل نجاح إثبات المفهوم (PoC) لدينا مقارنةً بمتوسط السوق
03
فريق متكامل منذ اليوم الأول
فريق واحد يصمّم الاستراتيجية والنماذج والبرمجيات، فلا يضيع شيء أثناء التسليم بين المزوّدين.
- المنتج مالك منتج الذكاء الاصطناعي، محلّل أعمال، مدير مشروع
- البيانات علماء بيانات، مهندسو تعلّم الآلة، محلّل ذكاء أعمال
- التطوير مهندسو برمجيات، ضمان الجودة، DevOps
04
بياناتك تبقى تحت سيطرتك
حين يجب ألّا تغادر البيانات مؤسستك، نبني الحلول على نماذج خاصة مستضافة ذاتيًا بدلًا من خدمات الذكاء الاصطناعي التابعة لجهات خارجية.
- GDPR، شركة ألمانية
- نماذج LLM مستضافة ذاتيًا
- منهجيات شفافة
فريقنا
الخبراء الذين يقودون مشروعك
يقود مشروعك علماء بيانات ومهندسون كبار ذوو خلفية بحثية، بدعم من فريقَي المنتج والتطوير لدينا.
-
Dr. Sergey Sukhanov كبير علماء البيانات (Chief Data Scientist) دكتوراه في تعلّم الآلة، عالم بيانات منذ 2013. له منشورات وبراءات اختراع وأكثر من 30 حالة استخدام منفَّذة للذكاء الاصطناعي، وعدة جوائز من IEEE.
-
Dr. Ivan Tankoyeu رئيس قسم البيانات (Chief Data Officer) دكتوراه في علوم الحاسوب. حاصل على تقدير جمعية IEEE GRSS، والفائز في Global AI Hackathon 2017، وضمن أفضل 500 عالم بيانات على Kaggle (TOP500) عام 2014.
-
Sergio Frayle, M.Sc. عالم بيانات رئيسي (Lead Data Scientist) ماجستير في الذكاء الاصطناعي والتعرّف على الأنماط والتصوير الرقمي؛ أكثر من 7 سنوات في معالجة الصور والرؤية الحاسوبية، وله منشورات علمية.
-
Enrique Fernández, M.Sc. خبير أول في تعلّم الآلة (Senior ML Expert) ماجستير في الروبوتات والميكاترونكس؛ يبني حلول ذكاء اصطناعي معقدة وينشرها، لا سيما في الرؤية الحاسوبية ومعالجة اللغة الطبيعية.
-
Peter Luck, M.Sc. مستشار ذكاء اصطناعي (AI Consultant) ماجستير في هندسة الأعمال وعلوم الحاسوب؛ مدير منتجات ومشاريع لمنتجات تعلّم الآلة.
آراء العملاء
5.0 تقييم 5.0 من العملاء الذين نعمل لأجلهم
18 مراجعة موثّقة على Clutch
“أظهرت AI Superior التزامًا قويًا بتقديم حلول عالية الجودة لنا.”
تحسين البنية التحتية للبيانات وصيانتها لدى شركة حلول ائتمانية: خطوط معالجة البيانات، ونماذج تعلّم الآلة، وتقارير مخصصة.
“استجابت AI Superior لجميع احتياجاتنا بعناية كبيرة وأخذتها في الاعتبار في المشروع.”
بناء نماذج ذكاء اصطناعي ولوحة معلومات لبرنامج تجريبي يرصد النفايات في صور الطائرات المسيّرة.
“أقدّر منهجيتهم وخبرتهم وجودة المعلومات التي يقدّمونها.”
استشارات في الذكاء الاصطناعي وتعلّم الآلة لتحديد حالات الاستخدام المناسبة لشركة تصميم مواقع وجرافيك.
كيف نعمل
دورة حياة مرحلية لمشاريع الذكاء الاصطناعي
تنتهي كل مرحلة بنتيجة يمكنك التحقق منها، ولا تقرّر المرحلة التالية إلا بعد أن ترى السابقة تعمل. يبقى النطاق والميزانية تحت سيطرتك.
- التقدير قبل الالتزامترى النطاق والنتائج المتوقعة قبل بدء التطوير.
- قرار المضيّ أو التوقف بعد كل مرحلةتنتهي كل مرحلة بنتيجة يمكنك التحقق منها وبقرار بشأن الخطوة التالية.
- إفصاح صريح عن المخاطرنشاركك المخاطر والفرص فور أن يكشفها التحليل.
- قرار المضيّ أو التوقف
الاستكشاف
نعمل مع فريقك على تحليل مشكلة العمل ونحدّد توجّه الحل.
تحصل على: النطاق والمنهجية وتقدير أوّلي للجهد والنتائج المتوقعة
- قرار المضيّ أو التوقف
البيانات ودراسة الجدوى
نتعرّف على فريقك وبياناتك ونتحقق مما إذا كان الذكاء الاصطناعي هو الأداة المناسبة لهذه المشكلة.
تحصل على: تقييم للبيانات وحكم واضح على الجدوى قبل بدء أي تطوير
- قرار المضيّ أو التوقف
إثبات المفهوم / MVP
نبدأ على نطاق صغير بالبيانات المتاحة أصلًا لاختبار الحل عمليًا.
تحصل على: نتائج مقيسة على بياناتك أنت وأساس لقرار الاستثمار
- قرار المضيّ أو التوقف
التكامل والتوسّع
ندمج الحل في أنظمتك القائمة، ونضبط النماذج بدقة ونعدّلها عند الحاجة.
تحصل على: حل يعمل داخل عملياتك ومتوافق مع بياناتك وأنظمتك
-
التقييم
نراجع النتائج معك ونتأكد من قراءتها قراءةً صحيحة.
تحصل على: ما حقّقه الحل وأين يمكن تحسينه لاحقًا
الجوائز والتقدير
مصنّفون ضمن أفضل شركات الذكاء الاصطناعي
حصلنا على تقدير من جوائز أعمال دولية ومنصات B2B مستقلة تصنّف الشركات وفق مراجعات موثّقة من العملاء.
-
الفائز بجائزة Go Global Awards 2021 · International Trade Council -
أفضل مزوّد لخدمات علوم البيانات والذكاء الاصطناعي، أوروبا 2021 · German Business Awards -
أفضل شركة ذكاء اصطناعي 2023 · Clutch -
أفضل شركة في تعلّم الآلة 2023 · Clutch -
Clutch Champion خريف 2023 · Clutch -
Clutch Global خريف 2023 · Clutch -
أفضل شركة في ذكاء الأعمال والبيانات الضخمة ألمانيا 2023 · Clutch -
أفضل شركة خدمات تقنية معلومات ألمانيا 2023 · Clutch -
أفضل شركات الذكاء الاصطناعي 2023 · TrueFirms -
أفضل شركات تعلّم الآلة 2021 · Techreviewer -
أكثر شركات خدمات تقنية المعلومات مراجعةً ألمانيا · The Manifest
ما الفرق بين علم البيانات الأساسي وتعلّم الآلة؟
يركز علم البيانات الأساسي على استخراج الرؤى من البيانات التي تقدمونها، بينما يركز تعلّم الآلة على التعلم من هذه البيانات لإجراء التنبؤات. ومعظم المشاريع تجمع بين الاثنين.
بياناتنا في الغالب في جداول بيانات وقواعد بيانات. هل هذا كافٍ؟
البيانات الجدولية هي أكثر أنواع بيانات الأعمال شيوعًا وأساس جيد لتعلّم الآلة. والتحدي عادةً هو الحجم والتوزع على جداول كثيرة، وهنا يساعد علم البيانات.
لماذا تحتاج بيانات السلاسل الزمنية إلى معالجة خاصة؟
تضيف السلسلة الزمنية ترتيبًا صريحًا للاعتماد بين الملاحظات. وتزيد هذه البنية، ومجموعات البيانات التي تضم سلاسل زمنية كثيرة مختلفة، من التعقيد، لكن أخذها في الحسبان ضروري لتوقعات دقيقة.
ما مشكلات الأعمال التي تحلونها عادةً؟
التنبؤ بالقيمة الدائمة للعميل، وتوصيات المنتجات، والاستغناء عن الإدخال اليدوي للبيانات، والتحليل والتوقعات المالية، والصيانة التنبؤية، وكشف الرسائل غير المرغوب فيها والاحتيال، وتحليل فقدان العملاء، وغيرها.
هل تعملون أيضًا مع أنواع أخرى من البيانات؟
نعم. تستخدم مشاريعنا أيضًا بيانات أجهزة الاستشعار والخرائط والصور الطبية، مثل التأمين القائم على الاستخدام من بيانات القياس عن بعد في الهواتف الذكية، وتسعير المناطق العمرانية، وقياس أنسجة العين من صور الرنين المغناطيسي.
ابدأ مشروعك
أخبرنا بما تريد أن يحققه الذكاء الاصطناعي لأعمالك
شاركنا بعض التفاصيل وسيتولى فريقنا الباقي. الخطوات التالية:
- نراجع طلبك ونرد عليك عبر البريد الإلكتروني.
- مكالمة مع خبير ذكاء اصطناعي لفهم مشكلتك وبياناتك وأهدافك.
- توصية واضحة: النهج الذي نقترحه وتقدير أولي.
تفضّل اختيار الموعد بنفسك؟
احجز مكالمة