علوم البيانات وتعلّم الآلة

ربط أثر العمل بتميّز تعلم الآلة

من اكتشاف حالات الاستخدام إلى التصنيع: تجارب مُقاسة، MLOps ومراقبة لنماذج مفيدة وموثوقة.

عملي

نماذج أولية سريعة، معايير نجاح، عائد قابل للملاحظة.

علمي

تتبّع التجارب، المقاييس، وإمكانية الاستنساخ.

موثوق

جودة البيانات، الأمان، الامتثال والحَوْكمة.

ماذا نقدّم

قدرات متكاملة في ML: من البيانات إلى النماذج في الإنتاج.

PoC وتحديد النطاق

نماذج أولية سريعة، معايير نجاح، عائد متوقّع.

التجريب

Features، تجارب، تتبّع المقاييس والنتائج.

التصنيع

سلاسل معالجة، سجل نماذج، نشر دفعـات/زمن حقيقي.

المراقبة

Drift، تنبيهات، إعادة تدريب، جودة تنبؤية.

الذكاء الاصطناعي المسؤول

انحياز، شفافية، قابلية التدقيق، امتثال.

التحسين

تكاليف، كمون، اختبارات A/B، Canary، أداء.

نماذج وخطوط ML توضيحية

يثق بنا عملاؤنا

آراء العملاء

أثر ملموس على الدقّة والموثوقية والعائد.

اكتشاف الشذوذ: ‎−32%‎ حوادث حرجة ووقت إصلاح مُنصّف.

★★★★★
Camille D.
مديرة العمليات

عمليات MLOps كاملة: من 8 إلى 2 أسابيع للوصول للإنتاج، وقابلية تدقيق كاملة.

★★★★★
Yassine A.
المدير التقني

نمذجة ترك المستخدم: +7 نقاط دقّة، حملات أدق، عائد خلال 3 أشهر.

★★★★★
Sophie R.
رئيسة التحليلات

تواصل معنا

أخبرنا عن حالات استخدام ML لديك — نرد خلال يوم عمل واحد.

🇹🇳

تونس

تونس — الشرق الأوسط وشمال أفريقيا

+216 984 696 96

تواجدنا: ألمانيا — تونس

لنحوّل بياناتك إلى قيمة

صف السياق، وسنعود إليك سريعاً.