خدمات الذكاء الاصطناعي على Google Cloud

حلول الذكاء الاصطناعي

خدمات ذكاء اصطناعي وتعلم آلي تناسب الشركات الصغيرة والمتوسطة

ما خدمات استشارات Google Cloud AI Platform؟

تستخدم هذه الخدمة أدوات Google Cloud AI Platform وبنيته، مثل AutoML وواجهات Google APIs، لبناء تطبيقات معززة بالذكاء الاصطناعي من البداية إلى النهاية. وتساعدك الاستشارات على استكشاف بياناتك لتحديد حالات استخدام مجدية، والتحقق من الافتراضات، ودمج الحل في بيئة الإنتاج.

فوائد Google Cloud AI Platform

الريادة: أنشأت Google إطار TensorFlow في عام 2014 وأتاحته مفتوح المصدر.

فعالية التكلفة: خيارات حوسبة مرنة حسب الطلب، بتكلفة تقل بنسبة تصل إلى 70% عن المنافسين.

حلول ذكاء اصطناعي جاهزة وقوية للمؤسسات التي تبدأ رحلة الذكاء الاصطناعي بموارد محدودة جداً

تساعد Cloud AutoML الشركات ذات الخبرة المحدودة في التعلم الآلي على بناء نماذج مخصصة عالية الجودة.

للمؤسسات المتقدمة في رحلة الذكاء الاصطناعي، والتي تضم علماء بيانات وخبراء تعلم آلي داخليين، لتدريب النماذج باستخدام TensorFlow وCloud TPUs ووحدات GPU وML Engine

فوائد خدمات Cloudypedia

فريق معتمد في هندسة البيانات السحابية

علماء بيانات داخليون جاهزون لمساعدة فرق الشركات الصغيرة والمتوسطة

منهجية سريعة ومثبتة للتحقق من حالات الاستخدام

خبرة قطاعية في الخدمات المالية والتجزئة والتصنيع والرعاية الصحية والمبيعات والتسويق

تلتقي Google Cloud AI Platform معك عند المرحلة التي وصلت إليها

عملية مشروعات Google Cloud AI Platform

Cloud AI Explore: الاستكشاف

Cloud Explore: تساعدك هذه الخدمة على فهم مفاهيم التعلم الآلي وتحديد مشكلات الأعمال المحتملة التي يمكن معالجتها بالتعلم الآلي وتقييمها. وهي مناسبة لتحديد ما إذا كان التعلم الآلي ملائماً لأعمالك وأي حالات الاستخدام واقعية وقابلة للتحقيق.

الأهداف

اكتساب مزايا تنافسية جديدة بالتعلم الآلي

تحديد حالات استخدام محتملة للتعلم الآلي

معالجة مشكلات أعمال محددة

استكشاف الأسس التي تتيح الاستفادة من التعلم الآلي

الأنشطة والمخرجات

جلسة تعريفية بالتعلم الآلي

ورشة لتوليد أفكار حالات الاستخدام

تقييم أولي رفيع المستوى لملاءمة البيانات

التحليل والتوصيات

Cloud AI Validate: التحقق

تساعدك خدمة Cloud AI Validate على تحويل حالة الاستخدام المحددة في Cloud Explore من النظرية إلى التطبيق عبر تطوير نموذج تعلم آلي. يثبت هذا النموذج قيمة حالة الاستخدام وحل التعلم الآلي لأصحاب المصلحة قبل الاستثمار الإضافي في مرحلة البناء التالية.

تنفيذ الخطوات من 2 إلى 7 في دورة حياة التعلم الآلي

تسليم نموذج تعلم آلي أولي قابل للاستخدام أو دراسة جدوى

تقديم جهد عمل يعادل 12 يوماً ضمن فترة تقويمية مدتها ستة أسابيع

أنشطة التعاون

تطوير نموذج لحل تعلم آلي

إجراء تحليل استكشافي للبيانات

استكشاف مجموعة الخصائص المناسبة للإدراج في النموذج

عرض نتائج النموذج التي توضح قيمته للأعمال

المخرجات

استكشاف البيانات

خطوط البيانات وهندسة الخصائص

بناء نموذج التعلم الآلي وتحسينه بالتكرار

عرض النتائج على أصحاب المصلحة

ما يدخل ضمن نطاق Cloud AI Validate

استكشاف البيانات

اختيار الخوارزمية

خط البيانات

هندسة الخصائص

تطوير نموذج تعلم آلي أولي

تكرارات لتحسين أداء نموذج التعلم الآلي

ما يخرج عن نطاق Cloud AI Validate

بناء خط بيانات متكامل

نشر النموذج في بيئة الإنتاج

تحويل النموذج إلى واجهة برمجة API

ابدأ استكشاف مشروع الذكاء الاصطناعي لديك، وراسل: ai@cloudypedia.com