KumoRFM: نموذج أساس علائقي لإحداث ثورة في التنبؤات بقواعد البيانات العلائقية
2025-05-23
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.
(kumo.ai)