إعداد بيانات الذكاء الاصطناعي: 5 خطوات نحو التعلم الآلي الأكثر ذكاءً

لماذا يبدأ الذكاء الاصطناعي بإعداد البيانات

بعض مبادرات الذكاء الاصطناعي تُحقق نتائج مبهرة، بينما يجتاز بعضها الآخر بصعوبة المرحلة التجريبية. الفرق ليس في الخوارزميات أو قوة الحوسبة، بل في أمر يحدث قبل وقت طويل من دخول النماذج مرحلة التدريب.

حتى 80٪ يُستهلك جزءٌ كبيرٌ من الجدول الزمني لمشروع الذكاء الاصطناعي في نشاطٍ واحد: إعداد البيانات. لا بنية النموذج، ولا ضبط المعاملات الفائقة، ولا النشر. العمل غير الجذاب المتمثل في تنظيف مجموعات البيانات غير المرتبة، وتوحيد التنسيقات غير المتسقة، ودمج المعلومات من مصادر متفرقة، وتحويل البيانات الخام إلى بياناتٍ يمكن لخوارزميات التعلم الآلي استخدامها فعليًا. هذا لا يترك سوى 20% للتحليلات - وهو تفاوتٌ منتشرٌ لدرجة أنه أصبح يُعرف باسم مبدأ باريتو أو قاعدة 80/20 سيئة السمعة.

على الرغم من كونه أساس كل مبادرة ناجحة في مجال الذكاء الاصطناعي، إلا أن إعداد بيانات الذكاء الاصطناعي - وهي عملية جمع البيانات وتنظيفها وهيكلتها والتحقق من صحتها لتطبيقات التعلم الآلي - كان عادةً أكثر التحديات التي تواجهها المؤسسات استهلاكًا للوقت. يقضي مهندسو البيانات أسابيع في كتابة نصوص التحول، وينتظر محللو الأعمال دورهم للحصول على موارد تكنولوجيا المعلومات.

وفي الوقت نفسه، فإن المنافسين الذين قاموا بأتمتة سير عمل معالجة البيانات المسبقة بالذكاء الاصطناعي يقومون بالفعل باستخراج الرؤى وبناء المزايا التنافسية.

يتفاقم التحدي عبر ثلاثة أبعاد: عمليات التحضير اليدوي غير القابلة للتطوير، وتنسيقات البيانات غير المتسقة عبر الأنظمة، والمعلومات المحصورة في صوامع إدارية. كلٌّ منها يُضيف احتكاكًا، ويُبطئ التكرار، ويخلق فرصًا للخطأ.

تُعدّ أتمتة عملية إعداد بيانات الذكاء الاصطناعي ضرورةً تشغيلية. فالمؤسسات التي تتقن إعداد البيانات بكفاءة وأتمتة تُمكّنها من توفير وقت أسرع للوصول إلى البيانات، ونماذج أكثر دقة، ومرونة في التكرار مع تطور احتياجات العمل.

ما هو إعداد بيانات الذكاء الاصطناعي؟

يُحوّل إعداد بيانات الذكاء الاصطناعي البيانات الخام إلى مُدخلات دقيقة تتطلبها خوارزميات التعلم الآلي. إنها طبقة النقل بين الواقع المُعقد لأنظمة التشغيل والاتساق الهيكلي الذي يُمكّن التعلم الإحصائي.

تمر العملية بخمس مراحل أساسية. يجمع استيعاب البيانات المعلومات من مصادر متعددة: قواعد البيانات، وواجهات برمجة التطبيقات، وجداول البيانات، وسجلات الاستشعار. يزيل التنظيف الأخطاء والتكرارات والتناقضات. يتضمن التحويل إعادة التشكيل والتطبيع. إعداد البيانات للتحليليضمن التحقق استيفاء كل شيء لمعايير الجودة. يُرسل التسليم البيانات المُعدّة إلى أنابيب التعلم الآلي أو منصات التحليلات.

يختلف إعداد بيانات التعلم الآلي اختلافًا جوهريًا عن استخراج وتحويل وتحميل البيانات التقليدي بثلاث طرق. أولًا، تُصبح هندسة الميزات بالغة الأهمية، إذ تُنشئ متغيرات تُساعد النماذج على تعلم الأنماط بفعالية أكبر. فتاريخ ميلاد العميل أقل أهمية من فئته العمرية، أو وتيرة مشترياته، أو قيمته الإجمالية.

ثانيًا، يُكتسب الاتساق الدلالي وزنًا أكبر لأن نماذج الذكاء الاصطناعي تُضخّم الاختلافات الدقيقة. فالخلايا "غير متوفرة" و"خالية" و"مفقودة" والخلايا الفارغة جميعها تعني الشيء نفسه للبشر، لكنها تُمثّل إشارات مختلفة للخوارزميات.

ثالثًا، التكرار السريع ضروري. تتطلب مشاريع الذكاء الاصطناعي تجارب مستمرة مع تكوينات بيانات مختلفة، مما يجعل سير عمل التحضير القابل للتكرار والمتحكم فيه بإصدارات لا يُقدر بثمن.

خذ في الاعتبار التحويلات المطلوبة: تحويل المتغيرات الفئوية، مثل أسماء الألوان، إلى ترميزات رقمية تعالجها الخوارزميات. معالجة القيم المفقودة من خلال تقنيات الاستنباط التي تحافظ على الخصائص الإحصائية. تطبيع النص بتوحيد حالة الأحرف، وإزالة الأحرف الخاصة، وتجزئة الجمل. تغيير حجم الصور وتطبيعها بحيث تتلقى نماذج الرؤية الحاسوبية مدخلات متسقة.

يهدف كل تحويل إلى تحقيق هدف واحد: إنشاء مجموعات بيانات جاهزة للذكاء الاصطناعي تعمل على تعظيم دقة النموذج مع تقليل التحيز والخطأ.

لماذا تُحدد جودة البيانات نجاح الذكاء الاصطناعي

إن تدريب نموذج كشف الاحتيال على بيانات المعاملات، حيث تتبادل هويات العملاء أحيانًا، وتستخدم التواريخ صيغًا غير متسقة، وتتضمن المبالغ بالدولار أحيانًا رموزًا للعملات، يُنتج نموذجًا يتعلم الأنماط من الضوضاء بدلًا من الإشارة. وتصبح التنبؤات غير موثوقة في أحسن الأحوال، ومضللة بشكل خطير في أسوأها.

تُحدد جودة بيانات الذكاء الاصطناعي بشكل مباشر ما إذا كانت مبادرات التعلم الآلي تُحقق قيمةً تجاريةً أم تُستهلك الموارد دون عوائد مجدية. ويُصبح كل تناقضٍ مصدرًا مُحتملًا لتدهور النموذج.

تؤدي عمليات الربط غير الصحيحة بين مجموعات البيانات إلى تسمية أجزاء كاملة من بيانات التدريب بشكل خاطئ. دمج سجلات العملاء بشكل غير صحيح مع سجلات المعاملات، وسيقترح محرك التوصيات منتجات لمجموعات ديموغرافية خاطئة تمامًا. تنسيقات التاريخ غير المتسقة تُفسد تنبؤات السلاسل الزمنية - فعندما تستخدم بعض السجلات التنسيقات التالية: شهر/يوم/سنة، بينما تستخدم أخرى التنسيقات التالية: يوم/شهر/سنة، لا تستطيع نماذج التنبؤ التمييز بين الأنماط الموسمية وأخطاء إدخال البيانات. القيم المفقودة التي تُعالج بإهمال تُؤدي إلى تحيز منهجي. قد يؤدي حذف جميع السجلات غير المكتملة ببساطة إلى إزالة الحالات الحدية التي تحتاجها النماذج للتعلم.

وتشير الأبحاث إن ضعف جودة البيانات قد يُكلف الشركات ما بين 15% و25% من ميزانياتها التشغيلية، مع خسائر سنوية تصل غالبًا إلى 15 مليون دولار. وبالنسبة لمبادرات الذكاء الاصطناعي تحديدًا، تتضاعف التكاليف بسرعة نتيجةً لفشل المشاريع، وتأخير النشر، والتنبؤات غير الدقيقة التي تُؤدي إلى قرارات عمل خاطئة.

لا يمكن لأي بنية متقدمة للشبكات العصبية التغلب على بيانات التدريب المليئة بالأخطاء والتناقضات. هذا يعني أن ضمان بيانات نظيفة للتعلم الآلي ليس مجرد اختبار تقني، بل هو ضرورة تجارية تُحدد ما إذا كانت استثمارات الذكاء الاصطناعي تُدرّ عوائد أم تُستنزف الميزانيات.

أصبحت أدوات التنميط والتحقق المنهجية أمرًا لا غنى عنه. تحتاج المؤسسات إلى طرق آلية لاكتشاف الشذوذ، والإبلاغ عن مشاكل الجودة، وضمان الاتساق قبل وصول البيانات إلى أنظمة التعلم الآلي.

تحويل جودة البيانات من مركز التكلفة إلى الميزة التنافسية

تخلص من ملايين الدولارات التي تُهدر سنويًا بسبب ضعف جودة البيانات. شاهد كيف يضمن التوصيف والتحقق الآليان استيفاء كل مجموعة بيانات لمعايير الذكاء الاصطناعي قبل بدء التدريب.

ابدأ تجربتك المجانية

ما هي الخطوات الخمس لإعداد بيانات الذكاء الاصطناعي؟

تتم عملية تحويل البيانات الخام إلى مجموعات بيانات جاهزة للذكاء الاصطناعي وفق تسلسل منظم. وتشكّل خمس خطوات أساسية أساس كل سير عمل لمعالجة بيانات الذكاء الاصطناعي مسبقًا.

1. استيعاب البيانات يجمع المعلومات من مصادر مختلفة في بيئة موحدة. تتعامل المؤسسات الحديثة مع بيانات متناثرة عبر قواعد بيانات سحابية، وأنظمة محلية، وتطبيقات برمجيات كخدمة (SaaS)، وجداول بيانات، وواجهات برمجة تطبيقات خارجية. قد تجمع شركة تجزئة معاملات نقاط البيع من المتاجر، وسلوك العملاء من منصات التجارة الإلكترونية، والمخزون من أنظمة المستودعات، والبيانات الديموغرافية من أدوات إدارة علاقات العملاء (CRM).ابتلاع البيانات يسحبهم إلى مساحة عمل تحضيرية واحدة.

2. تنظيف البيانات يعالج هذا الواقع المعقد للمعلومات الواقعية. وهذا يعني معالجة القيم المفقودة من خلال الإسناد أو الحذف الذكي، وإزالة البيانات المكررة التي تُضخّم أحجام مجموعات البيانات دون إضافة معلومات، وتصحيح الأخطاء المطبعية والتنسيق غير المتسق، وتوحيد الوحدات عبر المصادر. قد تُسجّل مجموعات بيانات الرعاية الصحية أعمار المرضى كأرقام في بعض السجلات وتواريخ ميلاد في أخرى. تظهر قياسات ضغط الدم بوحدات مختلفة. تحتوي معرفات المرضى على بيانات مكررة من زيارات مختلفة للمستشفى. تنظيف البيانات يحل هذه التناقضات.

3. تحويل البيانات يُحوّل المعلومات إلى صيغ تتطلبها نماذج الذكاء الاصطناعي. يشمل تحويل البيانات للذكاء الاصطناعي تطبيع المقاييس الرقمية بحيث تكون للخصائص نطاقات قابلة للمقارنة، وترميز المتغيرات الفئوية إلى تمثيلات رقمية، وإعادة هيكلة البيانات الهرمية إلى جداول مسطحة، وتوحيد النص من خلال الترميز. تتحول فئات المنتجات من تسميات نصية مثل "إلكترونيات" أو "ملابس" إلى متجهات مشفرة أحادية اللون. تُوحّد قيم العملات بالدولار الأمريكي. يُقاس دخل العميل بنطاق من 0 إلى 1 للمقارنة العادلة مع الخصائص الرقمية الأخرى.

4. هندسة الميزات يدمج هذا الخبرة في المجال مع المهارات التقنية. هذا يُنشئ متغيرات تلتقط الأنماط بفعالية أكبر من البيانات الخام وحدها. بدءًا من تاريخ ميلاد العميل، يمكنك استخلاص فئات الفئات العمرية. ومن خلال الطوابع الزمنية للمعاملات، يمكنك حساب متوسط ​​تكرار الشراء وعدد الأيام منذ آخر عملية شراء. غالبًا ما تكون هذه الميزات المُصممة أكثر تنبؤًا من البيانات الخام الأصلية.

5. التحقق والتصنيف يضمن استيفاء البيانات لمعايير الجودة قبل النشر. يكشف عن القيم الشاذة الإحصائية التي قد تشير إلى أخطاء. يتحقق من اتساق المخططات عبر مجموعات البيانات. يتحقق من وجود أي تناقضات منطقية. تأكد من توافق أنواع البيانات مع المتطلبات اللاحقة. تخضع مجموعات البيانات المالية للتحقق من الصحة للكشف عن مبالغ المعاملات التي تتجاوز الحدود المعقولة، وتحديد الحسابات التي يصعب إنشاؤها، ووضع علامة على السجلات التي لا تتوازن فيها المدين والدائن.

كل خطوة بالغة الأهمية للاستعداد للذكاء الاصطناعي. مع ذلك، يُبطئ التنفيذ اليدوي عمل الفرق بشكل كبير. يقضي مهندسو البيانات أيامًا في كتابة نصوص تحويلية للعمليات الروتينية. أما المؤسسات التي نجحت في استخدام الذكاء الاصطناعي، فقد انتقلت من معالجة البيانات يدويًا إلى الأتمتة الذكية.

أتمتة جميع الخطوات الخمس في منصة واحدة

توقف عن كتابة نصوص برمجية مخصصة لكل تحويل. استخدم اللغة الطبيعية للاستيعاب والتنظيف والتحويل والهندسة والتحقق - كل ذلك في مساحة عمل موحدة مع معاينة فورية.

اطلب نسختك التجريبية المجانية

التحديات في إعداد بيانات الذكاء الاصطناعي

وعلى الرغم من أهميتها، فإن إعداد البيانات باستخدام الذكاء الاصطناعي لا يزال محفوفًا بالعقبات التي تؤدي إلى إبطاء الابتكار وتثبيط الفرق الفنية.

تجزئة البيانات تتصدر قائمة نقاط الضعف. تتواجد المعلومات في صوامع منفصلة - بيانات المبيعات في Salesforce، وبيانات المنتجات في أنظمة تخطيط موارد المؤسسات (ERP)، وسلوك العملاء في منصات التحليلات، والبيانات المالية في برامج المحاسبة. كل مصدر يتحدث بصيغته الخاصة، ويتبع قواعده الخاصة، ويتطلب منطق تكامل منفصل.

عدم التوحيد يُفاقم هذا الأمر المشكلة. داخل المؤسسة الواحدة، تُشفّر الأقسام المختلفة المعلومات المتطابقة بطرق مختلفة. يُطلق عليهم قسم التسويق اسم "عملاء مُحتملين"، ويُطلق عليهم قسم المبيعات اسم "عملاء مُحتملين"، وتُطلق عليهم خدمة العملاء اسم "جهات اتصال". تختلف تنسيقات التواريخ، وتتعارض مُصطلحات التسمية. تُصبح عمليات الدمج البسيطة مشاريع مُقارنة مُعقدة.

الأخطاء اليدوية والتناقضات تُشكّل أخطاءً بشريةً آفةً في المناهج التقليدية. عندما يتطلب إعداد البيانات نصوص SQL مخصصة أو صيغ Excel معقدة، تصبح الأخطاء البشرية حتمية. فوضع فاصلة في غير موضعها يُفسد مجموعات بيانات كاملة. وتُؤدي أخطاء النسخ واللصق إلى أخطاء دقيقة لا تظهر إلا بعد نشر النماذج.

صعوبة قياس التحولات يُسبب تزايد أحجام البيانات اختناقات. فالتحويلات التي تعمل بكفاءة على عينات من 10,000 صف تتوقف تمامًا عند تطبيقها على مجموعات بيانات إنتاجية من 10 ملايين صف. ويصبح تحسين الأداء مهارة متخصصة أخرى يجب على الفرق إتقانها.

تعاون محدود يُسبب الاختلاف بين علماء البيانات والمهندسين احتكاكًا. يدرك علماء البيانات الميزات التي تُحسّن أداء النموذج، لكنهم قد يفتقرون إلى المهارات الهندسية اللازمة لتنفيذ تحويلات معقدة. يُنشئ مهندسو البيانات خطوط أنابيب فعّالة، لكنهم قد لا يدركون تمامًا المتطلبات الإحصائية لخوارزميات التعلم الآلي. تُبطئ هذه الفجوة في المهارات دورات التكرار وتُنشئ تبعيات.

ما الأثر التراكمي؟ مشاريع الذكاء الاصطناعي التي كان من المفترض أن تستغرق أسابيع، أصبحت أشهرًا. يقضي علماء البيانات وقتًا في تصحيح أخطاء الجودة بدلًا من تحسين النماذج. ينفد صبر أصحاب المصلحة في الأعمال بانتظار رؤى كان من المفترض أن تُقدم منذ زمن.

عندما يتطلب كل تحويل برمجة SQL أو Python، تصبح قابلية التوسع مستحيلة. تحتاج الفرق إلى طرق بديهية ومحكومة لتوحيد مجموعات بيانات الذكاء الاصطناعي - وهي أساليب تُمكّن المستخدمين التقنيين وغير التقنيين على حد سواء من المساهمة دون الحاجة إلى أن يصبحوا خبراء في البرمجة.

توقف عن الصراع مع البيانات. ابدأ ببناء النماذج.

شاهد كيف يُساعدك إعداد البيانات التحادثية على تجاوز العقبات التي تُبطئ مبادرات الذكاء الاصطناعي لديك. حوّل أسابيع من العمل اليدوي إلى دقائق من الأوامر باللغة الطبيعية.

ابدأ تجربتك المجانية

مثال الحالة: Astera نهج Dataprep لإعداد بيانات الذكاء الاصطناعي

Astera داتابريب يُجسّد هذا التطبيق الجيل الجديد من أدوات إعداد البيانات بلغة طبيعية، المُصمّمة خصيصًا لعصر الذكاء الاصطناعي. ويرتكز في جوهره على واجهة تفاعلية تُزيل الحاجز التقني الذي كان يمنع خبراء المجال سابقًا من المشاركة المباشرة في إعداد البيانات.

إعداد البيانات المحادثة يعني وصف المهام بلغة يومية. "تصحيح القيم المفقودة في عمود السعر". "ربط بيانات المبيعات بمعلومات العميل في معرّف العميل". "توحيد جميع التواريخ إلى صيغة YYYY-MM-DD". تُفسّر المنصة التعليمات وتُنفّذ التحويلات المناسبة. يُمكن الآن لخبراء المجال الذين يفهمون متطلبات الجودة على أفضل وجه المشاركة مباشرةً دون الحاجة إلى برمجة.

إعداد بيانات الذكاء الاصطناعي المحادثة في Astera داتابريب

يسلط ملف التعريف المدمج الضوء تلقائيًا على الأخطاء والشذوذ والإدخالات المكررة والبيانات المفقودة عبر مجموعات البيانات. بدلاً من كتابة استعلامات لاكتشاف مشاكل الجودة، يحصل المستخدمون على رؤية فورية لسلامة البيانات. يُحدد النظام السجلات المُشكلة، ويقترح تصحيحات، ويسمح بإصلاحات تفاعلية.

تعكس المعاينة في الوقت الفعلي كل تحول على الفور في شبكة شبيهة ببرنامج إكسل، تُقدّم ملاحظات فورية. يرى المستخدمون تأثير كل تغيير قبل اعتماده، مما يُقلّل من دورات التجربة والخطأ المُعتادة في الأساليب القائمة على النصوص البرمجية. يُعزّز التأكيد البصري الثقة ويُسرّع عملية التحضير.

وصفات قابلة لإعادة الاستخدام تلتقط بيانات منطق التحضير كتعليمات خطوة بخطوة قابلة للتطبيق على مجموعات البيانات الجديدة ذات الهياكل المشابهة. أنشئ وصفةً لتنظيف بيانات العملاء مرةً واحدة، ثم طبّقها تلقائيًا في كل مرة تصل فيها سجلات عملاء جديدة. هذا يضمن الاتساق ويقضي على العمل المكرر.

تعمل الاتصالية الشاملة مع البيانات المنظمة وشبه المنظمة من الملفات (Excel، CSV، والتنسيقات المحددة)، وقواعد البيانات (SQL Server، PostgreSQL، MySQL، Oracle)، ومصادر السحابة (AWS، Azure، Google Cloud)، ونقاط نهاية واجهة برمجة التطبيقات (API). يحل الاتصال الموحد مشكلة التجزئة التي تعاني منها الطرق التقليدية.

يتم تشغيل سير العمل المجدولة تلقائيًايضمن ذلك تلقي أنابيب التعلم الآلي بيانات حديثة ومُعدة بشكل صحيح. يتحول إعداد البيانات من عملية يدوية معقدة إلى عملية آلية موثوقة تعمل باستمرار دون تدخل بشري.

تحافظ هندسة الأمان على البيانات داخل بيئة المستخدم—دون إرسالها أبدًا إلى نماذج لغات خارجية كبيرة. تستخدم المنصة نماذج اللغات الطبيعية (LLMs) حصريًا لتفسير تعليمات اللغة الطبيعية واستدعاء التحويلات المدمجة. يُعالج هذا مخاوف أمنية مشروعة بشأن تعريض البيانات الحساسة لخدمات الذكاء الاصطناعي الخارجية.

ما كان يتطلب من مهندسي البيانات كتابة نصوص SQL لعدة أيام أصبح الآن أوامر حوارية تُنفَّذ في دقائق. تُبنى الآن عمليات تحويل معقدة متعددة الخطوات، والتي كانت تتطلب مهارات متخصصة في بايثون، من خلال توجيهات بديهية. تستطيع الفرق التي تواجه صعوبات في جودة العمل المتراكم الحفاظ على معايير ثابتة من خلال إنشاء ملفات تعريف آلية ووصفات قابلة لإعادة الاستخدام.

Astera يتيح Dataprep للفرق الفنية وغير الفنية إعداد مجموعات البيانات الجاهزة للذكاء الاصطناعي بشكل أسرع - مما يضمن الجودة والتناسق وإمكانية التدقيق قبل تدريب النماذج.

أنظر كيف Astera Dataprep يحول سير عملك

نعلم أن كل مؤسسة تواجه تحديات فريدة في إعداد البيانات. ناقش احتياجاتك الخاصة معنا لمشاهدة عروض توضيحية مخصصة للميزات التي تحل مشاكلك.

تحدث إلى فريقنا

إعداد بيانات الذكاء الاصطناعي للمستقبل

البيانات النظيفة والمتسقة والمصممة جيدًا تدعم كل مبادرة ناجحة للذكاء الاصطناعي. فهي تحدد ما إذا كانت أنظمة كشف الاحتيال قادرة على كشف المجرمين أو الإبلاغ عن العملاء الشرعيين، وما إذا كانت الصيانة التنبؤية تمنع الأعطال أو تُصدر إنذارات خاطئة، وما إذا كانت محركات التوصية تُعزز الإيرادات أو تُسبب إحباطًا للمستخدمين.

ومع ذلك، ظل إعداد البيانات لفترة طويلة يشكل عنق الزجاجة غير الجذاب - حيث يستهلك 80% من وقت المشروع بينما يتلقى جزءًا ضئيلًا من الاهتمام الذي يحظى به الخوارزميات وهندسة النماذج.

هذا النموذج يتغير. تُدرك المؤسسات أن الأتمتة وسهولة الوصول في إعداد بيانات الذكاء الاصطناعي تُترجمان مباشرةً إلى ميزة تنافسية. فاختصار وقت التنظيف يعني مزيدًا من الوقت للابتكار. وتقليص الاختناقات يعني سرعة في طرح المنتجات في السوق. وتحسين الجودة يعني نماذج أكثر دقة ونتائج أعمال أفضل.

لقد تجاوزت التقنيات التي تمكن هذا التحول - واجهات اللغة الطبيعية، والأتمتة الذكية، والمنصات الخالية من التعليمات البرمجية - المفاهيم الناشئة إلى قدرات مثبتة توفر نتائج قابلة للقياس في بيئات الإنتاج عبر الصناعات المختلفة.

السؤال الذي يواجه قادة البيانات ليس تحديث أساليب إعداد البيانات، بل سرعة تطبيقهم للحلول التي تعزز إنتاجية فرقهم وتُسرّع خارطة طريق الذكاء الاصطناعي. مع منصات مثل Astera في Dataprep، تعمل الفرق على تحويل المعلومات الخام والفوضوية إلى مجموعات بيانات منظمة وعالية الجودة تعمل على تعزيز ذكاء الجيل التالي.

في الذكاء الاصطناعي، تعتمد نماذجك على ذكاء بياناتك. من هنا يبدأ أساس التعلم الآلي الأذكى والأسرع. لا تتخلف عن الركب - اطلب... تجربة مجانية اليوم!