Cyber AI

تستخدم خدمة الذكاء الاصطناعي في Cyber ​​AI محركات التعلم الآلي القائمة على مكتبات Java و Python ولغات البرمجة مثل Weka أو Scikit-Learn لتحليل المعلومات وتنفيذ الخوارزميات المناسبة لحل مشاكل الذكاء الاصطناعي.

في المرحلة الأولى ، التعرف على المشكلة وتصميم الخوارزميات والحلول المناسبة لحل المشكلة. بعد ذلك ، يتم الجمع الأولي للمعلومات ومعالجتها (تنقية البيانات ، وتكامل البيانات ، وتحويل البيانات ، وتقليل البيانات ، والتقدير ، واختيار الميزات ، وما إلى ذلك) من خلال أدوات مختلفة.

في الخطوة التالية ، يتم تحديد نموذج التعلم ووفقًا لطبيعة البيانات والمشكلة ، وخوارزميات التعلم الخاضعة للإشراف (شجرة القرار ، والشبكات العصبية الاصطناعية ، وآلة ناقلات الدعم ، والانحدار ، وقانون بايزي ، وما إلى ذلك) و أو يتم تحديد خوارزميات التعلم غير الخاضعة للإشراف (الشبكات العصبية الاصطناعية ، الوسائل K ، Fuzzy ،…) لبناء النموذج.

يتم تقديم نتائج المعالجة التي يتم إجراؤها في شكل مخططات أو لوحات معلومات إدارية أو أنظمة اقتراح إلى المنظمة حتى تتمكن من تحسين قراراتها وفقًا لذلك.

القائمة