شعار HATZS
    حلول التعلّم الآلي

    نماذج تنبؤية مصمّمة حول أهدافكم

    استفيدوا من أحدث تقنيات الذكاء الاصطناعي والأتمتة لتبسيط العمليات وتحسين تجارب العملاء وتحقيق نمو غير مسبوق. من روبوتات المحادثة إلى التحليلات التنبؤية، نبني حلولًا ذكية تحقق نتائج فعلية.

    احجز مكالمة تحديد النطاق

    التعلّم الآلي بالأرقام

    مراحل دورة حياة النموذج
    5

    تحديد المشكلة، وإعداد البيانات، وتطوير النموذج، والتحقق، والنشر مع المراقبة.

    استجابة أسرع للعملاء المحتملين
    90%

    انخفاض في زمن الاستجابة للعملاء المحتملين على منصة DealerIQ للسيارات، المبنية بالتعلّم الآلي وأتمتة سير العمل.

    معالجة أسرع
    4x

    معالجة أسرع للوثائق والمطالبات على منصة التأمين BrokerOS.ai، المبنية بدمج الذكاء الاصطناعي والتعلّم الآلي.

    نماذج مصمّمة حول سؤال تجاري

    نبدأ من القرار الذي تريدون تحسينه، لا من الخوارزمية.

    تحديد المشكلة

    الانطلاق من الهدف

    تُراجَع أهداف الأعمال وجاهزية البيانات قبل تدريب أي نموذج.

    نماذج مخصّصة

    مفصّلة على بياناتكم

    تُختار الخصائص والخوارزميات وإعدادات الضبط بحسب بياناتكم والتنبؤ الذي تحتاجونه.

    المراقبة

    دقة تدوم

    تُراقَب النماذج المنشورة وتُعاد تدريبها حتى لا يتراجع أداؤها دون أن يُلاحَظ.

    خدمات التعلّم الآلي التي نقدّمها

    01

    التحليلات التنبؤية

    توقعات وتنبؤات مبنية على بياناتكم التاريخية.

    02

    تطوير نماذج مخصّصة

    تدريب النماذج وضبطها للنتيجة المحدّدة التي تريدون التنبؤ بها.

    03

    إعداد البيانات وهندسة الخصائص

    جمع مجموعات البيانات وتنظيفها وتشكيلها لتتعلّم منها النماذج.

    04

    التحقق من النماذج

    اختبار الدقة وتقييم التحيّز والمقارنة بالمعايير قبل الإطلاق.

    05

    نشر النماذج

    وضع النماذج في بيئة الإنتاج حيث تستفيد منها فرقكم وأنظمتكم.

    06

    المراقبة وإعادة التدريب

    تتبّع أداء النماذج وإعادة تدريبها مع تغيّر البيانات.

    كيف يسير مشروع التعلّم الآلي، مرحلة بعد مرحلة

    المرحلة 1

    صياغة المشكلة

    المخرجات: أهداف أعمال متوائمة، وفرص التنبؤ، ومراجعة جاهزية البيانات.

    مواءمة الأهداف
    فرص التنبؤ
    جاهزية البيانات
    المرحلة 2

    الإعداد

    المخرجات: بيانات مجمّعة، وخصائص مهندَسة، ومجموعات بيانات محسّنة.

    جمع البيانات
    هندسة الخصائص
    تحسين مجموعات البيانات
    المرحلة 3

    التطوير والتحقق

    المخرجات: نماذج مخصّصة مدرَّبة، ومعاملات مضبوطة، ونتائج اختبارات الدقة والتحيّز.

    تدريب النماذج
    ضبط الأداء
    تقييم التحيّز
    المرحلة 4

    النشر والمراقبة

    المخرجات: النشر في بيئة الإنتاج، ومراقبة النماذج، وعملية إعادة التدريب.

    النشر في بيئة الإنتاج
    مراقبة النماذج
    إعادة التدريب المستمر

    حالات استخدام التعلّم الآلي في مختلف القطاعات

    ما تقوم به النماذج التنبؤية عادةً في كل قطاع.

    التنبؤ بما يريده العملاء وبالمخزون الذي ستحتاجونه.

    توقّع الطلب بحسب المنتج والموقع.
    اقتراح المنتجات لكل متسوّق على حدة.
    التنبؤ بالعملاء المحتمل انقطاعهم عن الشراء.
    اقتراح تعديلات الأسعار من أنماط المبيعات.
    رصد سلوك المرتجعات غير المعتاد.
    التجزئة

    تجنّبوا الأخطاء الشائعة عند تبنّي التعلّم الآلي

    التحدي
    تجمع شركتكم البيانات لكنها تواجه صعوبة في استخلاص التنبؤات.
    01
    الحل
    سنطوّر نماذج تعلّم آلي تحوّل البيانات إلى توقعات قابلة للتنفيذ.
    اكتشفوا قوة التنبؤ→
    التحدي
    تفقد نماذج التعلّم الآلي دقتها مع مرور الوقت.
    02
    الحل
    سنطبّق عمليات مراقبة وإعادة تدريب تحافظ على مستوى الأداء.
    حسّنوا الدقة→
    التحدي
    تخفق مشاريع التعلّم الآلي في تحقيق قيمة أعمال قابلة للقياس.
    03
    الحل
    سنربط النماذج مباشرةً بأهدافكم التشغيلية ومؤشرات الأداء الرئيسية (KPI).
    حقّقوا النتائج→

    تنبؤات مبنية
    حول أهدافكم.

    تعلّم آلي مخصّص، من تحديد المشكلة حتى نماذج الإنتاج الخاضعة للمراقبة.


    أيقونة
    التحليلات التنبؤية
    توقعات من بياناتكم أنتم.
    تحوّل النماذج البيانات التي تجمعونها أصلًا إلى تنبؤات قابلة للتنفيذ.
    أيقونة
    نماذج مخصّصة
    مضبوطة لمشكلتكم.
    يطابق اختيار الخوارزميات وضبط المعاملات النموذجَ مع بياناتكم.
    أيقونة
    دعم القرار
    بيانات وراء كل قرار.
    تدخل التنبؤات مباشرةً في قرارات الأعمال ومؤشرات الأداء الرئيسية (KPI).
    أيقونة
    التحقق
    دقة وعدالة مختبَرتان.
    تسبق اختباراتُ الدقة وتقييمُ التحيّز والمقارنةُ بالمعايير مرحلةَ الإطلاق.
    أيقونة
    النشر والمراقبة
    نماذج تحافظ على دقتها.
    نشر في بيئة الإنتاج مع مراقبة وإعادة تدريب مستمرة.
    أيقونة
    بنية قابلة للتوسّع
    جاهزة للنمو.
    بنية تحتية تنمو مع بياناتكم ومستخدميكم.

    حلول تعلّم آلي مصمّمة حول أهداف أعمالكم

    تطوير النماذج
    تدريب نماذج مخصّصة وضبط معاملاتها.
    تشمل خدماتنا:
    • → تدريب نماذج مخصّصة
    • → اختيار الخوارزميات
    • → ضبط الأداء
    زخرفة البطاقة

    من النماذج التنبؤية إلى ذكاء الأعمال — هذا ما نقدّمه لكم

    نتائج تصميم المنتج
    • استشراف اتجاهات الأعمال المستقبلية
    • تحديد فرص النمو
    • تقليل حالة عدم اليقين في التخطيط
    • نماذج مصمّمة وفق أهداف الأعمال
    • تنبؤات خاصة بكل قطاع
    • تحسين مستمر للأداء
    • توصيات عملية مستخلصة من البيانات
    • تخطيط استراتيجي أفضل
    • توزيع أمثل للموارد
    • تنفيذ حلول تعلّم آلي جاهزة للإنتاج
    • تتبّع الأداء وتحسينه
    • تشغيل موثوق على المدى الطويل
    • أنظمة تعلّم آلي جاهزة للنمو
    • إدارة فعّالة للنماذج
    • موثوقية بمستوى المؤسسات
    منهجيتنا في التعلّم الآلي
    أيقونةالخطوة 1
    التحديد والإعداد
    مواءمة أهداف الأعمالمراجعة جاهزية البياناتهندسة الخصائص
    أيقونةالخطوة 2
    التدريب والتحقق
    تدريب نماذج مخصّصةاختيار الخوارزمياتتقييم التحيّز
    أيقونةالخطوة 3
    النشر وإعادة التدريب
    النشر في بيئة الإنتاجمراقبة النماذجإعادة التدريب المستمر

    هل أنتم مستعدون لتشغيل بياناتكم؟

    أخبرونا بما تريدون التنبؤ به، وسنتحقق مما إذا كانت بياناتكم تدعم ذلك.

    تحدّثوا مع فريقنا عن مشروع التعلّم الآلي لديكم.

    الجوائز والتقديرات

    شريك حائز على جوائز متعددة في تطوير البرمجيات

    أعمالنا

    طوّرنا بنجاح مئات التطبيقات البرمجية المخصّصة لعملائنا.

    إجابات سريعة

    الأسئلة الشائعة

    نغطي دورة حياة النموذج كاملة: التحليلات التنبؤية، وتطوير النماذج المخصصة، وإعداد البيانات وهندسة الخصائص، والتحقق، والنشر، والمراقبة مع إعادة التدريب. ينطلق العمل من سؤال أعمال لا من خوارزمية، فتُبنى النماذج لتحسين قرار محدد وترتبط بمؤشرات الأداء التي تتابعونها.

    تصيغ المرحلة الأولى المشكلة. نتفق على أهداف الأعمال ونحدد فرص التنبؤ ونراجع جاهزية البيانات قبل تدريب أي نموذج. فإذا كانت بياناتكم لا تدعم التنبؤ الذي تريدونه فمن الأفضل معرفة ذلك مبكرًا، وتبيّن المراجعة أيضًا ما يلزم جمعه أو تنظيفه.

    يأتي التحقق قبل الإطلاق. نختبر الدقة ونقيّم التحيز ونقارن الأداء بمعايير مرجعية، ثم نضبط المعاملات عند الحاجة. ويجري التدريب والضبط للنتيجة المحددة التي تريدون التنبؤ بها، فيُلائم النموذج بياناتكم وأهدافكم ولا يكون خوارزمية عامة واحدة تناسب الجميع.

    تُراقَب النماذج المنشورة وتُعاد تدريبها مع تغيّر بياناتكم، فلا تتراجع الدقة بصمت. نضع النماذج في الإنتاج حيث تستطيع فرقكم وأنظمتكم استخدامها، وتُصمَّم البنية التحتية لتنمو مع بياناتكم ومستخدميكم. وتُعدّ المراقبة وعملية إعادة التدريب جزءًا من التسليم.

    نعم. الغاية أن تغذّي التنبؤات قرارات الأعمال ومؤشرات الأداء التي تقيسونها أصلًا، مثل توقعات الطلب أو تقييم العملاء المحتملين أو تقييم المخاطر، بحسب قطاعكم. ونربط النماذج بالأنظمة التي تستخدمها فرقكم، لتصل النتائج إلى حيث تُتَّخذ القرارات فعلًا.

    لا ننشر أسعارًا ثابتة لأن لا مشروعين متماثلان. يُحدَّد نطاق كل مشروع بحسب أهدافكم ويُنفَّذ بنموذج السعر الثابت أو عبر فريق مخصص. ويؤثر في النطاق حال بياناتكم وعدد النماذج والنشر والمراقبة التي تحتاجونها.
    اتصل بنا

    نمّوا أعمالكم بخارطة طريق تقنية وحلول برمجية مخصّصة

    بالتسجيل، فإنك توافق على الشروط والأحكام وسياسة الخصوصية