البحث والتطوير

كجزء من طموحنا لتقديم حلول متقدمة تساعد في حل المشاكل والتحديات اللتي يواجهها مجال الأعمال. نحن في noura.ai نؤمن بأن البحث الأكاديمي هو مفتاح أي حل مدعّم بالذكاء الاصطناعي ، وبالتالي فإننا نعمل ونتعاون مع مراكز الأبحاث لبناء أحدث الحلول.

معالجة اللغة الطبيعية | التحوّل

ما يقارب 90% من حجم البيانات تكون بشكل نصي غامض وغير منظم وبالكاد أن يكون مفيدًا ، والعقبة المواجهه هي أن هذا هو الشكل الذي تتخذه البيانات الأكثر قيمة. الأفكار والآراء والحقائق ، على الرغم من أهميتها ، لا يمكن أبدًا التقاطها في شكلها الخام بواسطة الآلات. مجال البحث الأول لدينا هو مرحلة التحول حيث نهدف إلى تحويل نقاط البيانات غير المهيكلة النصيّة من مجال الأعمال أو البيانات المفتوحة إلى ميزات وخصائص تمثيلية عملية وذات مغزى بإمكانها المساعدة في اتخاذ القرار.

المتسلسلات الزمنية | الزمانيّة

كل نقطة بيانات يتم التقاطها أو تحويلها بواسطة الآلات لها نوع معين من التبعية الزمنية ، عندما لا يتم أخذ الوقت في الاعتبار ، تعتبر البيانات مفصولة وغير موثوقة. يربط مجال البحث الثاني الخاص بنا النقاط ويبني علاقة بين البيانات والوقت ، ومن هنا أتى اسم المتسلسلات الزمنية. نحن نركز على تضمين بيانات ذات صلة بكيان معين عبر الوقت والقدرة على بناء علاقات زمنية بين العوامل المتعلّمة في النموذج وهدفها المتوقع.

التعلم العميق المعزز متعدد العملاء | إتخاذ القرار

عند الحصول على قدر هائل من البيانات القيمة التي تنتجها نماذج التعلم الآلي والتي يتم تدعيمها من خلال اعتمادها الزمني ، الأنظمة البرمجية المعتمدة على قوانين معرّفة تفشل في الحساب لجميع الأحوال الممكنة لإتخاذ القرار, ينطبق هذا على التحليلات البشريّة اليدوية أيضا. تبلغ المشكلة ذروتها عندما لا تكون البيانات ذات صلة بكيان واحد فقط بل لكيانات لا حصر لها تعيش في بيئات مماثلة أو تتنافس في نفس البيئة. يهدف مجال البحث الثالث الخاص بنا إلى بناء القواعد والقوانين تلقائيًا من خلال عمليات المحاكاة وتعظيم الفوائد (للشركة عند القيام بفعل معين على سبيل المثال) المحددة مسبقًا حتى نتمكن من تقديم توصيات بأدلة ثابتة تهدف إلى تعزيز منصات المبيعات والتسويق ونجاح العملاء الخاصة بنا.