برچسب‌ها

داده و دانش

بازیابی‌افزوده یا تنظیم دقیق؟ چارچوب تصمیم

پاسخ نادرست یک مدل، دو راه پیش می‌گذارد: تغذیهٔ آن با اسناد سازمان یا آموزش دوبارهٔ خودِ مدل. کدام‌یک ارزان‌تر، سریع‌تر و پایدارتر است؟ چارچوبی برای انتخاب میان بازیابی‌افزوده و تنظیم دقیق، بر پایهٔ نوع داده و نیاز کسب‌وکار.

بازیابی‌افزوده برای دانش داخلی: پایان آشفتگی جستجو در درایو

وقتی پاسخ یک پرسش ساده میان صدها پوشهٔ درایو گم می‌شود، مشکل نبودِ ابزار نیست. بازیابی‌افزوده تنها زمانی پاسخ قابل اتکا می‌دهد که اسناد مرتب و به‌روز باشندد؛ ورودی نامرتب همچنان خروجی نامرتب تولید می‌کند.

دادهٔ مصنوعی برای مجموعهٔ آموزش کسب‌وکار کوچک: کی کمک می‌کند

کمبود نمونه برای حالت‌های نادر یکی از دلایل همیشگی افت دقت مدل‌هاست و دادهٔ مصنوعی وسوسه‌انگیزترین راه‌حل به نظر می‌رسد. اما پر کردن کلاس‌های کمیاب کاری ظریف است و هیچ نمونهٔ ساختگی جای رفتار واقعی مشتری را نمی‌گیرد.

داده، نفت جدید: چه کسی در اقتصاد هوش مصنوعی برنده است

داده‌ای که در پایگاه‌های پراکنده خاک می‌خورد دارایی نیست، هزینه است. توضیح می‌دهیم چه چیزی داده را به مزیت رقابتی تبدیل می‌کند، چرا برخی سازمان‌ها از همان داده ارزش بیشتری بیرون می‌کشند، و مالکیت داده در اقتصاد هوش مصنوعی چه معنایی پیدا کرده است.

ردیابی کیفیت با هوش مصنوعی از مواد اولیه تا قطعه نهایی: تحول زنجیره تأمین قطعه‌سازی خودرو در ایران

بدون ردیابی دقیق، یک قطعه معیوب می‌تواند صدها خودرو را تحت تأثیر قرار دهد و میلیاردها تومان خسارت بسازد. این مقاله نشان می‌دهد که هوش مصنوعی با اتصال داده‌های ذوب، آهنگری، ماشین‌کاری، و مونتاژ، ردیابی کامل را ممکن می‌کند، زمان ردیابی را از ۵ روز به ۱۰ دقیقه کاهش می‌دهد، و سازگاری با استانداردهای IATF 16949 را تضمین می‌کند.

پیش‌بینی تقاضا با هوش مصنوعی برای مدیریت انبار فولاد: از موجودی مرده تا قطع مواد اولیه در کارخانه‌های ایران

کارخانه‌های فولاد و قطعه‌سازی ایران تا ۳۰٪ سرمایه را در موجودی‌های بی‌دردوخوش می‌بندند، در حالی که قطع ناگهانی مواد اولیه خطوط را متوقف می‌کند. این مقاله نشان می‌دهد که پیش‌بینی تقاضا با هوش مصنوعی، با ترکیب داده‌های داخلی، سیگنال‌های بازار، و محدودیت‌های تولید، موجودی را ۲۰٪ کاهش می‌دهد، سطح خدمات را به ۹۸٪ می‌رساند، و گردش نقدینگی را آزاد می‌کند.