تطوير نماذج تعلّم آلة مخصصة

نموذج مدرّب على بياناتكم لمهمة واحدة، تُثبت جدواه مقابل خط أساس قبل أن تعتمدوا عليه.

لمديري التقنية وأصحاب المنتجات وفرق البيانات الذين لديهم بياناتهم الخاصة ومهمة يمكنهم قياسها.

يبدأ عملنا في تطوير نماذج تعلّم الآلة المخصصة بتحديد معنى الأداء الجيد رقماً. نختبر النماذج القائمة مقابله، ولا ندرّب على بياناتكم إلا حيث يحقق ذلك نتيجة أفضل.

تقدم eORB Solutions Inc تطوير نماذج تعلّم آلة مخصصة لمديري التقنية وأصحاب المنتجات وفرق البيانات الذين لديهم بياناتهم الخاصة ومهمة قابلة للقياس. نحدد المقياس، ونختبر النماذج القائمة كخط أساس، ولا ندرّب على بياناتكم إلا حيث يحقق ذلك نتيجة أفضل. ويُتفق على السرعة وتكلفة التشغيل كتابةً، ويبقى فريقكم صاحب القرار.

متى لا يكون النموذج العام دقيقاً بما يكفي؟

حين يؤدي مهمتكم بشكل شبه صحيح، ولا يكون شبه الصحيح كافياً. بياناتكم يمكن أن تسدّ الفجوة، لكن لا أحد يستخدمها.

ماذا يشمل تطوير نماذج تعلّم الآلة المخصصة؟

  • المقياس أولاً

    معنى الأداء الجيد، محدداً رقماً قبل بدء أي تدريب.

  • خط أساس يجب تجاوزه

    نُظهر أين تقصر النماذج القائمة في مهمتكم قبل أن ندرّب أي شيء.

  • مدرّب على بياناتكم

    صور أو نصوص أو بيانات مستشعرات، تُحفظ في حسابكم السحابي أو في حساب نُعدّه باسمكم.

  • سريع وبتكلفة تشغيل معقولة

    زمن الاستجابة وتكلفة التشغيل متفق عليهما كتابةً، ومراقَبان، ويبقيان ضمن الهدف بإعادة تدريب مجدولة.

أول أسبوعين

بنهاية الأسبوع الثاني يكون لديكم المقياس المتفق عليه، ونتيجة خط الأساس، وأول نتيجة تدريب على بياناتكم. فترون إن كان النموذج المخصص يستحق المتابعة قبل أن تلتزموا بأكثر من ذلك.

ما الذي يأتي بعد ذلك

التدريب والتقييم الكاملان

النموذج مدرّب على مجموعة بياناتكم الكاملة ومختبر مقابل المقياس المتفق عليه.

التشغيل والمراقبة

النموذج يعمل بالسرعة والتكلفة المتفق عليهما، مع مراقبة دقته في بيئة التشغيل.

جدول لإعادة التدريب

إعادة تدريب منتظمة على بيانات جديدة، لتبقى الدقة ثابتة مع تغير أعمالكم.

الدمج في منتجكم

النموذج متصل بتطبيقاتكم عبر واجهات API موثّقة.

أسئلة يطرحها المشترون

كم نحتاج من البيانات؟
غالباً أقل مما يُتوقع، لكن ذلك يعتمد على المهمة. نراجع عينة من بياناتكم قبل أي التزام، ونخبركم إن كانت كافية، وما الذي ينقص، وكيف تجمعونه. ثم يختبر الأسبوعان الأولان هذا التقدير مقابل نتيجة حقيقية.
أين يعمل، ومن يملكه؟
يعمل في حسابكم السحابي، أو في حساب نُعدّه باسمكم. وتملكون النموذج والشيفرة والبيانات من الأسبوع الأول، ولا تُدرّب بياناتكم إلا نموذجكم. ويُتفق كتابةً أولاً على الوصول ومكان التخزين.
ماذا لو كان نموذج قائم جيداً بما يكفي؟
حينها نخبركم بذلك، وتحتفظون به. فخط الأساس موجود لاتخاذ هذا القرار بصدق قبل أن تنفقوا على التدريب. وبعض المهام يخدمها بشكل أفضل نموذج قائم مع تعليمات واضحة ومستنداتكم، ونقول ذلك حين يكون هو الحال.
من يبقى صاحب القرار؟
فريقكم. تُراقب نتائج النموذج مقابل المقياس المتفق عليه، والناس هم من يقررون كيف تُستخدم مخرجاته في منتجكم أو عمليتكم. وإذا انحرفت الدقة إلى ما دون المستوى المتفق عليه، يُنبَّه فريقكم ويُعاد تدريب النموذج أو يُرجع إلى نسخته السابقة.
كم يكلف ذلك؟
يعتمد ذلك على نطاق العمل. والعوامل الرئيسية هي البيانات، والمهمة، ومدى السرعة المطلوبة في استجابة النموذج، وحجم الطلبات التي سيعالجها. شاركونا موقعكم وسنعود إليكم بخطة واضحة وتقدير مكتوب.

ابدؤوا بالمقياس، ثم النموذج