DataScience
آینده قابل پیش بینی است؛
وقتی بدانیم دیتا چه می گوید!
در مسیر رشد، چاره ای جز هوش مصنوعی نداریم!
هوش مصنوعی عبارتیست که این روزها بسیار می شنویم. این مفهوم شامل سطوح مختلفی می شود که هر سطح، راه حل هایی برای شرایط و مسائل مشخصی ارائه می کند. برای مثال، ماشین لرنینگ یکی از سطوح هوش مصنوعی است که با استفاده از داده ها و الگوریتم ها، ماشین را به تقلید از روش یادگیری انسان فعال می کند و در طول زمان دقت آن را بهبود می بخشد و در بسیاری فعالیت های روزمره ما مثل تشخیص ایمیل اسپم، انتقال های مالی مشکوک و … کاربرد دارد. به همین ترتیب سطوح هوش مصنوعی مانند ماشین لرنینگ، دیپ لرنینیگ، شبکه عصبی، هوش مصنوعی خلاق هر کدام متناسب با مسئله می توانند کاربرد داشته باشند. نکته مهم اینجاست که دیتا پر از حقایق پنهان است، هوش مصنوعی کنار ماست تا این حقایق را کشف کنیم و آینده را هر چه دقیق تر پیش بینی کنیم!
۷۷٪+
سازمان ها از AI استفاده می کنند یا به دنبال آن هستند
300,000+
میلیارد دلار سرمایه گذاری آمریکا در AI
85+
میلیون جایگزینی شغل با AI تا 2025
۷۷٪+
سازمان ها از AI استفاده می کنند یا به دنبال آن هستند
300,000+
میلیارد دلار سرمایه گذاری آمریکا در AI
85+
میلیون جایگزینی شغل با AI تا 2025
G2Tech همراه شما، از مشاوره تا پیاده سازی SharePoint
میلیون جایگزینی شغل با AI تا 2025
مدل سازی پیش بینی کننده و یادگیری ماشین
تکنیک های پیشرفته
مهندسی و اسقرار داده
G2Tech همراه شما، از مشاوره تا پیاده سازی SharePoint
پردازش و تحلیل داده ها
مدل سازی پیش بینی کننده و
یادگیری ماشین
تکنیک های پیشرفته
مهندسی و اسقرار داده
نمونه پروژه های ما در حوزه هوش مصنوعی
تخمین رتبه
سنجش انطباقی
رفع اشکال هوشمند
نمونه پروژه های ما در حوزه هوش مصنوعی
تخمین رتبه
سنجش انطباقی
رفع اشکال هوشمند
متداول ترین کاربردهای هوش مصنوعی در کسب و کارهای امروز
سیستم های ارائه پیشنهاد
شخصیسازی شده
چت بات ها و دستیارهای صوتی
بهینه سازی هزینه سرویس های ابری
پشتیبانی و خدمات مشتریان
امنیت و تشخیص کلاهبرداری
پیش بینی خطرات و
نگهداری پیشگیرانه
بهینه سازی زمان Uptime سرویس
بازاریابی و تبلیغات
متداول ترین کاربردهای هوش مصنوعی در کسب و کارهای امروز
سیستم های ارائه پیشنهاد شخصیسازی شده
چت بات ها و دستیارهای صوتی
بهینه سازی هزینه سرویس های ابری
پشتیبانی و خدمات مشتریان
امنیت و تشخیص کلاهبرداری
پیش بینی خطرات و نگهداری پیشگیرانه
بهینه سازی زمان Uptime سرویس
بازاریابی و تبلیغات
ما آماده ایم تا به شما در به کار گیری هوش مصنوعی در راستای اهداف سازمانتان کمک کنیم.
آشنایی با برخی مفاهیم پر تکرار در هوش مصنوعی
Data Cleaning
یکی از موارد ضروری در رسیدن به نتیجه درست در یادگیری ماشین، اطمینان از دقت وقابل اعتماد بودن ورودی یا همان داده هاست. پاکسازی داده ها شامل شناسایی و تصحیح خطاهای موجود در دیتابیس، مانند داده های تکراری، از دست رفته یا متناقض است. در بسیاری پروژه های ماشین لرنینگ، زمان و هزینه زیادی صرفاً برای داده کاوی یا پاکسازی داده ها صرف می شود تا در نهایت الگوریتم های باکیفیت استخراج شود.
Feature Selection
در حالی که حجم و ویژگی های داده ها همواره در حال افزایش است، برخی ویژگی های آن نمی توانند ارزش زیادی به یادگیری ماشین اضافه کنند و تشخیص و حذف آنها به بهینه کردن مدل بسیار کمک می کند. Feature Selection یا همان انتخاب ویژگی در واقع فرآیند جدا کردن و انتخاب مرتبط ترین، سازگارترین و غیرزائدترین ویژگی ها برای ساخت مدل در ماشین لرنینگ است. به این ترتیب نه تنها عملکرد مدل در ارائه خروجی نهایی بهتر است بلکه با کاهش محاسبات، در هزینه ها نیز صرفه جویی می شود.
خوشه بندی یا کلاسترینگ
تشخیص الگوها در میان دادهها از طریق خوشهبندی (کلاسترینگ) انجام میشود که هدف آن دستهبندی دادههای مشابه بدون نظارت انسان است. این روش در یادگیری ماشین بدون نظارت یا یادگیری عمیق قرار میگیرد و در حوزههایی مانند مارکتینگ، پزشکی و ژنتیک کاربرد دارد. خوشهبندی بهویژه در پیشنهاد محصول، محتوا یا تبلیغات بر اساس رفتار مشتری مؤثر است، هرچند برخی متخصصان از کاربرد گسترده آن در این زمینه نارضایتی دارند. با این حال، تاثیر مثبت خوشهبندی در فروش، بسیاری را به استفاده از آن جذب کرده است.
-
کاربردهای هوش مصنوعی در بازاریابی و فروش
یکی از پرکاربردترین استفاده های هوش مصنوعی در دنیای امروز در حوزه بازاریابی است، تا حدی که گاهی به آن انتقاداتی نیز وارد می شود. اما آنچه مسلم است مشتریان از آن استقبال فوق العاده ای کرده اند که سازمان ها حاضر به سرمایه گذاری در این زمینه شدند.
با سطوح مختلف هوش مصنوعی مانند ماشین لرنینگ و یا بیش از آن دیپ لرنینگ، داده های رفتار مشتریان تحلیل شده و متناسب با آن برای خرید یا عملیات بعدی پیشنهاد شخصی سازی و متناسب با علایق کاربر به او ارائه می شود. همه ما نمونه این کاربرد را در زندگی روزمره مانند پیشنهاد محتوای اینستاگرام، پیشنهاد کمپین های فروشگاه های آنلاین یا حتی نمایش آگهی های تبلیغاتی متناسب با سلایق خود در فضای آنلاین مشاهده کردیم.
هرچه حجم اطلاعات در طول زمان بیشتر باشد، شناسایی رفتار و سلیقه کاربر دقیق تر شده و در نتیجه هزینه های بازاریابی هدفمندتر می شود و با افزایش فروش، سود بیشتری نصیب سازمان می شود. این در حالیست که مشتری هم از اینکه وقتش با حجم زیاد پیشنهادات نامرتبط تلف نشده، خوشحال است و این یعنی بازی برد-برد!
-
کاربردهای هوش مصنوعی در پشتیبانی و خدمات مشتری
یکی از پرطرفدارترین حوزه های استفاده از هوش مصنوعی، پشتیبانی از مشتریان است که با کمک آن حجم کارهای دستی در این بخش بسیار کمتر شده است. با کمک AI به ویژه در ترکیب با چت بات ها و دستیارهای صوتی، امکان اتوماتیک کردن جنبه های مختلفی از فرآیندهای پشتبانی مشتری فراهم می شود.
اما حتی بدون چت بات ها هم هوش مصنوعی با سازماندهی اطلاعات می تواند به تیم پشتیبانی کمک کند تا در زمان مورد نیاز به اطلاعات درست و طبقه بندی شده دسترسی داشته باشد. استفاده از AI در پلتفرم های CRM می تواند تسک های تکراری را اتوماتیک کند و احتمال خطای انسانی را کاهش دهد. افزایش سرعت ایجاد شده به تیم ساپورت فرصت می دهد تا بر روی مسائل پیچیده تر مشتریان، وقت بیشتری بگذارند.
همچنین چت بات ها و دستیارهای مجازی می توانند بخش FAQ شما را به صورت تعاملی بر عهده بگیرند و یا حتی برای فرآیندهای ساده ای مانند جمع آوری اطلاعات مشتریان استفاده شوند. برای مثال شما می توانید صفحه ورودی سایت خود را با یک مکالمه آغاز کنید و متناسب با اطلاعات کسب شده از کاربر او را راهنمایی کنید، به او بهترین پیشنهاد خرید را بدهید یا حتی برای مراجعات بعدی خود، لید جمع کنید.
-
کاربردهای هوش مصنوعی در پزشکی و سلامت
امروزه هوش مصنوعی با هدف افزایش سرعت و دقت مراقبتهای پزشکی بهکار گرفته میشود. برخی از کاربردهای فعلی AI در حوزه پزشکی عبارتند از:
تشخیص بیماری: یادگیری ماشین با تحلیل تصاویر پزشکی مانند ایکسری، MRI و سیتیاسکن به کادر درمان در تشخیص دقیق و بهموقع کمک میکند. همچنین، با ثبت سوابق بیماران، امکان پیشگیری و تشخیص زودهنگام فراهم میشود.
توسعه داروسازی: هوش مصنوعی با تحلیل کلان دادههای دارویی به شناسایی کاندیداهای دریافت دارو، پیشبینی اثرات و کشف داروهای جدید کمک میکند.
مستندسازی پزشکی: فناوری تشخیص گفتار خودکار (ASR) با استفاده از یادگیری ماشین، صوت را به متن تبدیل کرده و مستندسازی پزشکی را کارآمدتر و دقیقتر میسازد.
بهرهوری اداری: AI با سادهسازی وظایف اداری مانند پرداخت قبوض، برنامهریزی کارکنان و کاهش کاغذبازی، به بهبود کارایی در سازمانهای پزشکی کمک میکند.
رضایت شما، افتخار ماست
استفاده از هوش مصنوعی در تخمین رتبه گزینه دو، دقت آن را بالا برده است و در طول زمان، اعتماد مدارس و دانش آموزان کنکوری را به خود جلب کرده است. هر بار که در آزمون به داوطلبان تخمین رتبه ارائه می شود، سطح رضایت آنها افزایش قابل توجهی پیدا می کند.
سرویس مدیریت جلسات به ما کمک کرد دردسرهای زیادی که تداخل جلسات و هماهنگی های آنها نیاز داشت را پشت سر بگذاریم و مدیریت و ارائه امکانات مورد نیاز جلسات را در سازمان برای ما بسیار ساده کرد. این امکان با کمک تیم شیرپوینت جی دو تک برای ما فراهم شد.