تعاون مع فريق يعرف كيف يكون فريقًا.
يتضمن التنبؤ بالسلاسل الزمنية استخدام نماذج مُدرَّبة على بيانات تاريخية للتنبؤ بالمشاهدات المستقبلية. يتم تحديد دقة نموذج السلسلة الزمنية من خلال أدائه في التنبؤ بالأحداث المستقبلية. ويمكن استخدامه للتنبؤ بأي نوع من البيانات في أي صناعة.
واجه العميل عدة مشكلات تتعلق بالتنبؤ. تُعد بيانات السلاسل الزمنية معقدة للغاية لأنها تتضمن كميات كبيرة من العشوائية. تتكوّن البيانات من الموسمية والاتجاهات التي تجعل تحليل البيانات أكثر صعوبة. أراد العميل تحسين التوقعات المالية، حيث كانوا سابقًا يستخدمون تخمينات عشوائية للتنبؤات المستقبلية. كانت هناك حاجة إلى تخمينات محسوبة بالاستناد إلى البيانات السابقة.
بمجرد جمع البيانات الساكنة، يتم إدخالها إلى نموذج ARIMA، وهو نموذج يُستخدم للتنبؤ. وبالتوازي مع ذلك، تم إنشاء مسار عمل جديد حيث تم إدخال بيانات غير مُعالجة مسبقًا إلى نموذج تعلم عميق (DL). بعد ذلك، تم تجميع نموذجي ARIMA وDL واستخدامهما للتنبؤ. وعند استلام النتائج من كلا النموذجين، تم التحقق من وجود أي حركات متشابهة. ولا يتم اتخاذ القرار النهائي إلا عندما يتنبأ النموذجان بحركات متشابهة.
عملت بايت كورب عن كثب مع العميل لاستخدام الذكاء الاصطناعي (AI) والتنبؤ بالسلاسل الزمنية للتنبؤ مسبقًا بالاتجاهات المستقبلية في البيانات. يتيح الحل للعميل اتخاذ قرارات مالية مستقبلية بهدف تعظيم الربحية وتقليل أي خسائر مالية.
أوصت بايت كورب ونفذت حلًا مبتكرًا قائمًا على نهج التعلم العميق (DL)، يعمل على التنبؤ المستقبلي بالبيانات. يستخدم هذا الحل نهجًا يعتمد على مساري عمل خط الأنابيب ٢ حيث يتم تدريب نموذجين مختلفين، وتجميعهما، ثم استخدامهما للتنبؤ.
أولًا، تم تصور البيانات لتصفية أي اتجاهات قد تحتويها البيانات ولملاحظة كيفية سلوك البيانات. بعد ذلك، تم إجراء اختبار السكونية لملاحظة الموسمية في البيانات. ثم تمت إزالة الموسمية لأنها كانت تؤثر على التنبؤات المستقبلية. وبعد إزالة الموسمية من البيانات، تم إجراء عملية التفريق حساب الفرق لجعل البيانات ساكنة.
مكّن الحل العميل من إجراء تنبؤات محسوبة. وتم تقليل المخاطر الإجمالية، مما ساعد العميل على تعظيم ربحيته وتقليل أي خسائر مالية.
أوصت بايت كورب ونفذت حلًا مبتكرًا قائمًا على نهج التعلم العميق (DL)، يعمل على التنبؤ المستقبلي بالبيانات. يستخدم هذا الحل نهجًا يعتمد على مساري عمل خط الأنابيب ٢ حيث يتم تدريب نموذجين مختلفين، وتجميعهما، ثم استخدامهما للتنبؤ.
دعنا نمشي معك خلال المشروع ونستكشف كيف يمكننا إنشاء شيئًا مشابهًا لعملك.
تفضّل البريد الإلكتروني؟ مدير النمو
تشير بيانات السلسلة الزمنية إلى نقاط البيانات الرقمية بترتيب متتالٍ. يمكن أخذ السلسلة الزمنية على أي متغير يتغير بمرور الوقت. يتضمن التنبؤ بالسلسلة الزمنية إجراء تنبؤات مستقبلية باستخدام نماذج التعلم العميق (DL) التي تناسب البيانات التاريخية. يتضمن تحليل هذه البيانات تطوير نماذج تصف سلسلة زمنية ملاحظة وتضع افتراضات حول شكل البيانات.
دعنا نمشي معك خلال المشروع ونستكشف كيف يمكننا إنشاء شيئًا مشابهًا لعملك.
تفضّل البريد الإلكتروني؟ مدير النمو
يتضمن التنبؤ بالسلاسل الزمنية استخدام نماذج مُدرَّبة على بيانات تاريخية للتنبؤ بالمشاهدات المستقبلية. يتم تحديد دقة نموذج السلسلة الزمنية من خلال أدائه في التنبؤ بالأحداث المستقبلية. ويمكن استخدامه للتنبؤ بأي نوع من البيانات في أي صناعة.
واجه العميل عدة مشكلات تتعلق بالتنبؤ. تُعد بيانات السلاسل الزمنية معقدة للغاية لأنها تتضمن كميات كبيرة من العشوائية. تتكوّن البيانات من الموسمية والاتجاهات التي تجعل تحليل البيانات أكثر صعوبة. أراد العميل تحسين التوقعات المالية، حيث كانوا سابقًا يستخدمون تخمينات عشوائية للتنبؤات المستقبلية. كانت هناك حاجة إلى تخمينات محسوبة بالاستناد إلى البيانات السابقة.
بمجرد جمع البيانات الساكنة، يتم إدخالها إلى نموذج ARIMA، وهو نموذج يُستخدم للتنبؤ. وبالتوازي مع ذلك، تم إنشاء مسار عمل جديد حيث تم إدخال بيانات غير مُعالجة مسبقًا إلى نموذج تعلم عميق (DL). بعد ذلك، تم تجميع نموذجي ARIMA وDL واستخدامهما للتنبؤ. وعند استلام النتائج من كلا النموذجين، تم التحقق من وجود أي حركات متشابهة. ولا يتم اتخاذ القرار النهائي إلا عندما يتنبأ النموذجان بحركات متشابهة.
عملت بايت كورب عن كثب مع العميل لاستخدام الذكاء الاصطناعي (AI) والتنبؤ بالسلاسل الزمنية للتنبؤ مسبقًا بالاتجاهات المستقبلية في البيانات. يتيح الحل للعميل اتخاذ قرارات مالية مستقبلية بهدف تعظيم الربحية وتقليل أي خسائر مالية.
أوصت بايت كورب ونفذت حلًا مبتكرًا قائمًا على نهج التعلم العميق (DL)، يعمل على التنبؤ المستقبلي بالبيانات. يستخدم هذا الحل نهجًا يعتمد على مساري عمل خط الأنابيب ٢ حيث يتم تدريب نموذجين مختلفين، وتجميعهما، ثم استخدامهما للتنبؤ.
أولًا، تم تصور البيانات لتصفية أي اتجاهات قد تحتويها البيانات ولملاحظة كيفية سلوك البيانات. بعد ذلك، تم إجراء اختبار السكونية لملاحظة الموسمية في البيانات. ثم تمت إزالة الموسمية لأنها كانت تؤثر على التنبؤات المستقبلية. وبعد إزالة الموسمية من البيانات، تم إجراء عملية التفريق حساب الفرق لجعل البيانات ساكنة.
مكّن الحل العميل من إجراء تنبؤات محسوبة. وتم تقليل المخاطر الإجمالية، مما ساعد العميل على تعظيم ربحيته وتقليل أي خسائر مالية.
أوصت بايت كورب ونفذت حلًا مبتكرًا قائمًا على نهج التعلم العميق (DL)، يعمل على التنبؤ المستقبلي بالبيانات. يستخدم هذا الحل نهجًا يعتمد على مساري عمل خط الأنابيب ٢ حيث يتم تدريب نموذجين مختلفين، وتجميعهما، ثم استخدامهما للتنبؤ.
تصنيف سمية الأدوية.
تقنية التعرف على الوجوه الخاصة بنا.