سازمان شما با فشار فزاینده‌ای برای استخراج بینش‌های معنی‌دار از مجموعه‌های داده عظیم روبه‌رو است، در حالی که پایگاه‌های داده سنتی در انجام جستجوهای پیچیده شباهت در داده‌های با ابعاد بالا ناکام می‌مانند. وقتی تیم شما ساعت‌ها منتظر نتایج پرس‌وجو می‌ماند یا الگوهای حیاتی در داده‌های چندبعدی را از دست می‌دهد، به راه‌حلی نیاز دارید […]
شکست‌های مدل‌سازی داده، سازمان‌ها را با پیامدهای فاجعه‌بار روبه‌رو می‌کند: پیاده‌سازی‌های ناموفق سالانه به طور متوسط ۱۴ میلیون دلار به ازای هر سازمان هزینه دارند، در حالی که کیفیت پایین داده به‌تنهایی ۲۰٪ از درآمد را می‌بلعد. زمانی‌که تیم‌های داده مدل‌های SQL ضعیف طراحی‌شده را به ارث می‌برند مدل‌هایی که بیش از ۲۴ ساعت برای […]
رشد نمایی دستگاه‌های اینترنت اشیا (IoT)، همراه با افزایش منابع داده‌های غیرساختاریافته، به‌طور بنیادی نحوه رویکرد سازمان‌ها به تکنیک‌های جمع‌آوری داده را تغییر داده است.متخصصان داده امروزی باید در محیطی فزاینده پیچیده حرکت کنند، جایی که روش‌های سنتی پردازش دسته‌ای برای تصمیم‌گیری در لحظه، آموزش مدل‌های هوش مصنوعی و کسب مزیت رقابتی کافی نیستند.این راهنمای […]
دیکشنری‌های داده جامع به‌عنوان سیستم‌های زنده و هوشمند عمل می‌کنند، نه اسناد ثابت. دیکشنری‌های داده مدرن از استخراج خودکار متاداده، ادغام با گراف‌های دانش، و پروتکل‌های حاکمیتی جاسازی‌شده بهره می‌برند که محیط‌های داده آشوبناک را به دارایی‌های استراتژیک تبدیل می‌کنند. با ایجاد این پایه، حدس و گمان‌هایی که تصمیم‌گیری‌های حیاتی کسب‌وکاری را به تأخیر می‌اندازند، […]
پاک‌سازی داده مدرن پایه‌ای برای زیرساخت داده قابل اعتماد فراهم می‌کند و به سازمان‌ها امکان می‌دهد اطلاعات خام را به دارایی‌های تجاری قابل اعتماد تبدیل کنند. با پیاده‌سازی فرآیندهای پاک‌سازی داده سیستماتیک، تیم‌ها می‌توانند گلوگاه‌های کیفیتی را که قابلیت‌های تحلیلی را محدود می‌کنند، حذف کرده و یکپارچگی داده مورد نیاز برای تصمیم‌گیری مبتنی بر هوش […]
ابزارهای هوش تجاری به اکوسیستم‌های تحلیلی پیچیده‌ای تکامل یافته‌اند که هوش مصنوعی، پردازش زمان واقعی و قابلیت‌های جاسازی‌شده را ادغام می‌کنند تا به چالش‌های رو به رشد پاسخ دهند. این برنامه‌های نرم‌افزاری تخصصی از الگوریتم‌های یادگیری ماشین برای ارائه بینش‌های خودکار، پشتیبانی از پرس‌وجوهای زبان طبیعی و ادغام بدون درز در جریان‌های کاری عملیاتی استفاده […]
متخصصان داده در شرکت‌های رو به رشد با چالشی روزافزون و پیچیده مواجه هستند: مدیریت کیفیت داده در سیستم‌های توزیع‌شده در حالی که پلتفرم‌های ETL قدیمی منابع مهندسی قابل‌توجهی را فقط برای حفظ خطوط لوله اولیه مصرف می‌کنند. با پردازش حجم عظیمی از داده‌ها توسط سازمان‌ها از CRMها، پایگاه‌های داده داخلی و پلتفرم‌های بازاریابی، حاکمیت […]
از تقویت تصمیم‌گیری تا توانمندسازی محصولات تطبیقی، هوش مصنوعی در حال تغییر شکل دادن به نحوه عملکرد، رقابت و ارائه ارزش توسط شرکت‌ها است. مرور کلی هوش مصنوعی دیگر یک فناوری حاشیه‌ای نیست — این یک نیروی تحول‌آفرین در هسته استراتژی کسب‌وکار و نوآوری محصول است. از تقویت تصمیم‌گیری تا توانمندسازی محصولات تطبیقی، هوش مصنوعی […]
هوش مصنوعی (AI) در حال تغییر نحوه عملکرد کسب‌وکارها است و امکان تصمیم‌گیری سریع‌تر، بینش‌های عمیق‌تر و اتوماسیون مقیاس‌پذیر را فراهم می‌کند. این راهنما توضیح می‌دهد که مدل‌های هوش مصنوعی چیستند، چگونه از یادگیری ماشین (ML) و یادگیری عمیق (DL) متفاوت هستند و چگونه شرکت‌های پیشرو از آن‌ها برای دستیابی به نتایج واقعی استفاده می‌کنند. […]
یادگیری تقویتی با بازخورد انسانی (Reinforcement Learning From Human Feedback) چیست؟ یادگیری تقویتی با بازخورد انسانی (RLHF) یک تکنیک یادگیری ماشین (ML) است که از بازخورد انسانی برای بهینه‌سازی مدل‌های یادگیری ماشین استفاده می‌کند تا خودآموزی کارآمدتری داشته باشند. تکنیک‌های یادگیری تقویتی (RL) نرم‌افزار را برای تصمیم‌گیری‌هایی که پاداش‌ها را به حداکثر می‌رسانند آموزش می‌دهند […]
