العلامات الشائعة：
الافتراضية أمان DNS التحقق الرسمي تحليل قابلية الوصول أخطاء المترجم تضارب الماكرو امتدادات الويب إطار عمل تطوير كومودور 64 بياسيك 2.0 جميع العلامات

التنبؤ بالمتسلسلات الزمنية باستخدام الشبكات العصبية الرسومية: ما هو أبعد من الأساليب التقليدية

2025-06-17
التنبؤ بالمتسلسلات الزمنية باستخدام الشبكات العصبية الرسومية: ما هو أبعد من الأساليب التقليدية

تقدم هذه المدونة نهجًا جديدًا للتنبؤ بالمتسلسلات الزمنية باستخدام الشبكات العصبية الرسومية. على عكس الأساليب التقليدية التي تركز فقط على المتسلسلات الزمنية الفردية، يستفيد هذا النهج من الترابط بين البيانات داخل بنية بيانية (مثل قاعدة بيانات علاقاتية). من خلال تمثيل المتسلسلات الزمنية كعقد في رسم بياني، واستخدام تقنيات مثل محولات الرسم البياني، يلتقط النموذج العلاقات بين المتسلسلات المختلفة، مما يؤدي إلى تنبؤات أكثر دقة. كما تقارن هذه المدونة بين أساليب التنبؤ القائمة على الانحدار والأساليب التوليدية، مما يوضح قدرة النهج التوليدي الفائقة على التقاط التفاصيل عالية التردد ومعالجة الأحداث النادرة.

اقرأ المزيد
(kumo.ai)
الذكاء الاصطناعي التنبؤ بالمتسلسلات الزمنية

KumoRFM: نموذج أساس علائقي لإحداث ثورة في التنبؤات بقواعد البيانات العلائقية

2025-05-23
KumoRFM: نموذج أساس علائقي لإحداث ثورة في التنبؤات بقواعد البيانات العلائقية

KumoRFM هو نموذج أساس علائقي (RFM) ثوري قادر على إجراء تنبؤات دقيقة على قواعد البيانات العلائقية عبر مجموعة واسعة من مهام التنبؤ دون الحاجة إلى أي تدريب محدد للبيانات أو المهام. يحقق ذلك من خلال تحويل قواعد البيانات إلى رسوم بيانية زمنية غير متجانسة، باستخدام مخطط ترميز ثابت للجدول، ومحول رسوم بيانية علائقي للاستنتاج حول البيانات متعددة الوسائط بين الجداول. في معيار RelBench، يتفوق KumoRFM على مناهج هندسة الميزات التقليدية ومنهجيات التعلم العميق الخاضع للإشراف من 2٪ إلى 8٪ في المتوسط، مع تحسينات إضافية تتراوح من 10٪ إلى 30٪ بعد الضبط الدقيق. الأهم من ذلك، أن KumoRFM أسرع بمقدار أوامر من حيث الحجم من المناهج التقليدية التي تعتمد على التدريب الخاضع للإشراف، مما يوفر حلاً بدون كود للتنبؤات في الوقت الفعلي.

اقرأ المزيد
(kumo.ai)
الذكاء الاصطناعي نموذج أساس تنبؤ

محولات الرسم البياني العلائقية: إطلاق العنان لإمكانات الذكاء الاصطناعي في قواعد البيانات العلائقية

2025-04-28
محولات الرسم البياني العلائقية: إطلاق العنان لإمكانات الذكاء الاصطناعي في قواعد البيانات العلائقية

يواجه تعلم الآلة التقليدي صعوبة في استخلاص الأفكار القيّمة الكامنة في العلاقات المعقدة بين الجداول في بيانات المؤسسات. تمثل محولات الرسم البياني العلائقية (RGTs) طفرةً، حيث تعامل قواعد البيانات العلائقية كرسوم بيانية مترابطة، مما يلغي الحاجة إلى هندسة الميزات المكثفة وخطوط أنابيب البيانات المعقدة. تعمل محولات RGTs على تحسين كفاءة ودقة الذكاء الاصطناعي في استخراج المعلومات من بيانات الأعمال بشكل كبير، حيث تُظهر إمكانات هائلة في تطبيقات مثل تحليلات العملاء، وأنظمة التوصية، وكشف الاحتيال، وتوقعات الطلب. إنها توفر أداةً قويةً جديدةً لكل من علماء البيانات وقادة الأعمال.

اقرأ المزيد
(kumo.ai)
الذكاء الاصطناعي محولات الرسم البياني العلائقية قواعد البيانات العلائقية

محولات الرسوم البيانية: الجيل التالي من نماذج الرسوم البيانية

2025-04-22
محولات الرسوم البيانية: الجيل التالي من نماذج الرسوم البيانية

الرسوم البيانية في كل مكان، لكن الاستفادة من علاقاتها المعقدة طويلة المدى كانت تحديًا لتعلم الآلة. تبرع الشبكات العصبية للرسوم البيانية (GNNs) في التقاط الأنماط المحلية، لكنها تكافح مع العلاقات العالمية. تأتي محولات الرسوم البيانية لحل هذه المشكلة، حيث تستخدم آليات الانتباه الذاتي القوية، مما يسمح لكل عقدة بالاهتمام مباشرة بالمعلومات من أي مكان في الرسم البياني، وبالتالي التقاط العلاقات الأكثر ثراءً والأنماط الدقيقة. بالمقارنة مع GNNs، توفر محولات الرسوم البيانية مزايا في التعامل مع التبعيات طويلة المدى، والتخفيف من التنعيم المفرط والضغط المفرط، ومعالجة البيانات غير المتجانسة بكفاءة أكبر. على الرغم من أن محولات الرسوم البيانية لها تعقيد حسابي أعلى، إلا أن تقنيات مثل آليات الانتباه المتناثرة وعينات الرسوم البيانية الفرعية تسمح بمعالجة مجموعات البيانات الكبيرة من الرسوم البيانية بكفاءة.

اقرأ المزيد
(kumo.ai)
الذكاء الاصطناعي محولات الرسوم البيانية الشبكات العصبية للرسوم البيانية آلية الانتباه الذاتي