لایسنس اورجینال (اصلی) محصولات مایکروسافت

نشر و چاپ کتاب در اروپا

صنعت نشر در اروپا یکی از قدیمی‌ترین و جاافتاده‌ترین صنعت‌ها در جهان است که تاریخچه غنی آن به اختراع ماشین چاپ در قرن پانزدهم بازمی‌گردد. در طول قرن ها، اروپا خانه برخی از برجسته ترین و تأثیرگذارترین ناشران و کتابفروشان بوده است که به شکل گیری چشم انداز ادبی این قاره و فراتر از آن کمک کرده اند. صنعت نشر اروپا بخش متنوع و پویایی است که طیف وسیعی از کتاب‌ها از داستان‌های عامه پسند گرفته تا متون دانشگاهی را تولید می‌کند. اروپا با سابقه ای طولانی در چاپ و انتشار، صنعت قوی و رقابتی را توسعه داده است که همچنان در عصر دیجیتال به پیشرفت خود ادامه می دهد. این صنعت از بازیگران مختلفی از جمله مؤسسات انتشاراتی بزرگ چند ملیتی، ناشران مستقل و پلتفرم‌های خود انتشار تشکیل شده است.با وجود چالش‌ها، صنعت نشر اروپا همچنان بخش مهمی از بازار جهانی کتاب است و کتاب‌هایی با کیفیت بالا تولید می‌کند که توسط میلیون‌ها نفر در سراسر جهان خوانده می‌شود.

این شرکت به عنوان ارائه دهنده خدمات نشر جهانی کتاب، تسهیل گر ارتباط شما با ناشر آمریکایی و همچنین تمامی کانال های فروش آنلاین و فیزیکی جهت انتشار و توزیع کتاب شماست .بدین ترتیب حتی در صورتی که کتاب شما پیش از این در جایی مانند ایران چاپ شده و در حال حاضر بازار خوبی هم در داخل کشور دارند، می توانید با بهره مندی از امکانات ما، کتاب های خود را با عنوان همان ناشر اولی (و یا خارجی) در شبکه توزیع جهانی آمازون در سرتاسر آمریکا و اروپا وارد نمایید.

قبل از نشر نیازی به اخد مجوز برای چاپ وجود ندارد ،چراکه مطابق قوانین ایالات متحده هر محتوایی قابلیت چاپ و انتشار دارد. بدین صورت کلیه کتب با مضامین ارزشی و مذهبی نیز به آسانی امکان چاپ و عرضه جهانی خواهند داشت. همچنین محتوای کتاب شما می تواند به زبان های مختلف از جمله انگلیسی، فارسی، ترکی، کردی و یا هر زبان دیگری باشد.

به طور کلی بعد از نشر ، کتاب شما بر روی وب سایت آمازون (amazon.com) و زیر بخش های آن در کشور های مختلف و بیش از ۲ هزار وبسایت عرضه محصولات فرهنگی معرفی و ارائه خواهد شد. همچنین ناشر آمریکایی کتاب شما را به موسسات آموزشی و کتاب فروشی های معتبر زنجیره ای چون بارنرز اند نوبل (Barnes & Noble) و همچنین ایندای باند (Indie Bound) ارائه می دهد.

بعد از فروش هر کتاب و کسر هزینه های چاپ و فروش، مابقی متعلق به نویسنده کتاب می باشد و در پایان هر ماه میلادی و بر اساس فروش کتاب، حق مولف شما محاسبه و توسط شرکت در ایران به ریال پرداخت می شود.

در حال حاضر خدمات چاپ کتب به شرح زیر ارائه می شود :

بررسی علمی و تایید محتوای کتاب
تخصیص ISBN به کتاب توسط ناشر خارجی
طراحی استاندارد داخلی صفحات برای کتاب
طراحی جلد استاندارد برای کتاب
چاپ کتاب توسط ناشر خارجی
معرفی کتاب در وب سایت آمازون و پورتال های دیگر جهت فروش
ایجاد صفحه معرفی نویسنده در وبسایت آمازون
تحویل تعداد جلد کتاب چاپ شده مورد درخواست نویسنده به داخل کشور

وبسایت انگلیسی و شرکت های زیرمجموعه:

برخی از مشتریان شرکت :

ثبت شرکت در اروپا و انگلستان

راه اندازی یک کسب و کار یک تلاش هیجان انگیز است، اما شامل تصمیمات مهم زیادی نیز می شود که یکی از آنها انتخاب مکان مناسب برای ثبت شرکت است. اروپا و انگلیس مزایای بسیاری را برای کارآفرینانی که به دنبال ایجاد کسب و کار خود در محیطی باثبات و پر رونق هستند، ارائه می دهند. ثبت شرکت خود در اروپا می تواند طیف وسیعی از مزایا از جمله دسترسی به بازار بزرگ، چارچوب های نظارتی مطلوب و نیروی کار بسیار ماهر را به همراه داشته باشد. با این حال، پیمایش فرآیندهای قانونی و اداری می تواند چالش برانگیز و زمان بر باشد، به خصوص اگر با قوانین و مقررات محلی آشنا نباشید.

ساختار قانونی که انتخاب می کنید نحوه عملکرد شرکت شما، نحوه مالیات آن و سطح مسئولیت شخصی شما به عنوان مالک را تعیین می کند. مهم است که همه گزینه ها را به دقت بررسی کنید و قبل از تصمیم گیری با متخصصان حقوقی و مالی مشورت کنید.

ثبت شرکت در اروپا می تواند فرآیندی پیچیده و زمان بر باشد. به همین دلیل است که اغلب توصیه می شود یک مشاور حرفه ای داشته باشید تا شما را در این فرآیند راهنمایی کند. یک مشاور در طول مراحل ثبت نام، مشاوره و پشتیبانی تخصصی ارائه میدهد و اطمینان حاصل میکند که شما تمام الزامات قانونی را رعایت می کنید.

انگلستان چهارمین اقتصاد بزرگ جهان است در سال ۲۰۰۳ تقریبا یک چهارم کل سرمایه خارجی اروپا مربوط به کشور انگلستان بوده است.کشور انگلیس به عنوان دومین کشور معتبر پس از امریکا در زمینه تجارت جهانی محل مناسبی برای ثبت یک شرکت میباشد. بر اساس قوانین تجاری در کشور انگلیس، ثبت یک شرکت برای اتباع کشورهای دیگر از جمله ایران بدون حضور در کشور انگلیس بلامانع میباشد.

مزایای ثبت شرکت در انگلستان :

اعتبار بیشتر در فعالیت های تجاری شما
عدم اعمال بسیاری از تحریم ها که بر علیه ایران تصویب شده
حضور در بازار جهانی و تونایی تجارت در خارج از کشور
سرعت بسیار بالا و هزینه فوق العاده کم در ثبت شرکت
بدون نیاز به داشتن اقامت، مسکن یا حضور در انگلستان
برای ثبت لازم نیست به انگلستان سفر کنید
فقط یک نفر برای ثبت شرکت کافی است
میتوانید حتی اگر در انگلستان تجارتی ندارید شرکت ثبت نمائید
بر خلاف سایر حوزه های قضایی، هیچ محدودیتی در ثبت شرکت بریتانیا وجود دارد

شرکت رایان نت مفتخر به ارایه خدماتی چون ثبت شرکت در انگلستان است. همچنین ثبت و رزرو نام شرکت شما در انگلستان ، آماده سازی و مهیا کردن اساسنامه شرکت ، آماده سازی و ثبت فرمهای اولیه و نهایی ثبت شرکت ، پرداخت هزینه های اولیه دولتی برای ثبت شرکت در انگلستان ، ارائه گواهی تقسیم سهام ، ارائه اساسنامه و تفاهم نامه شرکت شما ، ارائه تمامی نسخ ثبت شرکت شما به صورت دیجیتالی ، ارائه آدرس مجازی در انگلستان برای ۱ سال ، ارائه ۳ خط تلفن (ثابت و همراه) از انگلستان ، مشاوره مالیاتی رایگان ، ثبت شماره مالیاتی شما ، افتتاح حساب در معتبرترین بانک های انگلستان (در صورت درخواست) و ارسال تمامی مدارک با پست سریع هوایی از جمله خدمات شرکت در کنار ثبت شرکت شماست است .

انواع شرکت هایی که میتوان در انگلستان ثبت کرد:

شرکت خصوصی با مسئولیت محدود Ltd محبوبترین ثبت شرکت برای سرمایه گذاران خارجی

شرکت سهامی عام Public Limited Company (PLC)

نمایندگی یک شرکت خارجی

همکاری با مسئولیت محدود

وبسایت انگلیسی و شرکت های زیرمجموعه:

برخی از مشتریان شرکت :

پیش بینی و تحلیل فروش و تقاضا

در دنیای تجاری پرشتاب امروزی، توانایی پیش بینی دقیق فروش و تقاضا برای موفقیت بسیار مهم است. پیش بینی بخشی ضروری از برنامه ریزی استراتژیک است و به کسب و کارها اجازه می دهد تا روندهای آینده را پیش بینی کنند، تصمیمات آگاهانه بگیرند و منابع را به طور موثر تخصیص دهند. با ابزارها و تکنیک های مناسب، کسب و کارها می توانند رفتار مصرف کننده را به دقت پیش بینی کنند، روند بازار را شناسایی کنند و از رقبا جلوتر بمانند.

برای پیش بینی دقیق فروش و تقاضا، درک روندها و شرایط بازار ضروری است.انجام تحقیقات کامل برای شناسایی الگوها و تغییرات در رفتار مصرف کننده، استراتژی های رقیب و عوامل اقتصادی ضروری است و ممکن است بر بازار تأثیر بگذارد. با تجزیه و تحلیل داده ها و روندها، کسب و کارها می توانند تصمیمات آگاهانه ای در مورد قیمت گذاری، توسعه محصول و استراتژی های بازاریابی بگیرند تا از رقبا جلوتر بمانند و نیازهای مشتریان را برآورده کنند. همچنین نظارت منظم بر شرایط بازار برای به روز ماندن در مورد تغییرات پیش بینی نشده ای که ممکن است بر فروش و تقاضا تأثیر بگذارد ، بسیار مهم است.

با مشاهده روندها و الگوها در طول زمان، کسب و کارها می توانند بینشی در مورد نحوه عملکرد محصولات یا خدمات آنها در گذشته به دست آورند و از این اطلاعات برای تصمیم گیری آگاهانه در مورد پیش بینی های فروش آینده استفاده کنند. داده‌های فروش تاریخی همچنین می‌تواند اطلاعات ارزشمندی در مورد فصلی بودن محصولات یا خدمات ارائه دهد، که می‌تواند به کسب‌وکارها در برنامه‌ریزی برای سطح موجودی و کارکنان کمک کند. علاوه بر این، کسب و کارها می توانند از داده های تاریخی فروش برای شناسایی فرصت های رشد و زمینه های بالقوه بهبود استفاده کنند.

ابزارهای نرم افزاری پیش بینی

برای پیش بینی دقیق فروش و تقاضا برای کسب و کار خود، استفاده از ابزارهای نرم افزاری پیش بینی مهم است. این ابزارها می توانند به شما در تجزیه و تحلیل داده ها و روندهای فروش گذشته و همچنین در نظر گرفتن عوامل خارجی مانند شرایط بازار و شاخص های اقتصادی کمک کنند. با استفاده از ابزارهای نرم‌افزار پیش‌بینی، می‌توانید پیش‌بینی‌های دقیق‌تری از فروش و تقاضای آینده ایجاد کنید، که می‌تواند به شما در تصمیم‌گیری آگاهانه‌تر در مورد مدیریت موجودی، برنامه‌ریزی تولید و استراتژی‌های بازاریابی کمک کند. مهم است که ابزار نرم افزاری را انتخاب کنید که با نیازهای کسب و کار شما هماهنگ باشد و بتواند با سیستم های موجود شما یکپارچه شود تا از مدیریت و تجزیه و تحلیل یکپارچه داده ها اطمینان حاصل شود. هنگامی که ابزاری را انتخاب کردید، به طور منظم پیش بینی های خود را بررسی و به روز کنید تا هرگونه تغییر در شرایط بازار یا سایر عواملی که ممکن است بر فروش و تقاضا تأثیر بگذارد، در نظر بگیرید.

از آنجایی که روش های کلاسیک مبتنی بر آمار و فرمول های ریاضی برای پیش بینی فروش و تقاضا کارایی نسبی خود را در بازار پر رقابت و پیچیده کنونی از دست داده اند، شرکت رایان نت مفتخر به ارایه خدمات “توسعه مدل های پیش بینی” به طور اختصاصی بر اساس “شرایط کسب و کار و بازار هدف مشتری” باشد، این مدل ها که از الگوریتم های هوش مصنوعی و یادگیری ماشینی در کنار روش های کلاسیک آماری استفاده می کنند، قادر به بکارگیری طیف وسیع تری از اطلاعات ورودی ( و نه تنها داده های لیست و ساختار یافته) و ارایه پیش بینی های منطبق با واقعیت با خطای به مراتب پایین تر نسبت به روش های معمول می باشند.

عوامل داخلی موثر بر تقاضا

هنگام پیش‌بینی فروش و تقاضا برای یک محصول یا خدمات، مهم است که عوامل خارجی و داخلی را که ممکن است بر تقاضا تأثیر می‌گذارند در نظر بگیرید. در حالی که عوامل خارجی مانند روند بازار و رقابت معمولاً در نظر گرفته می شوند، عوامل داخلی مؤثر بر تقاضا نیز باید در نظر گرفته شوند. این عوامل ممکن است شامل تغییرات در قیمت گذاری محصول، کیفیت محصول، کمپین های بازاریابی و حتی تغییر در رهبری یا فرهنگ شرکت باشد. درک اینکه چگونه این عوامل داخلی ممکن است بر تقاضا تأثیر بگذارد، می‌تواند به کسب‌وکارها در تصمیم‌گیری آگاهانه در هنگام توسعه استراتژی‌های فروش و بازاریابی برای افزایش تقاضای محصولات یا خدمات خود کمک کند.

به عنوان بخشی از فرآیند پیش‌بینی برای فروش و تقاضا، شناسایی و کاهش ریسک‌ها را باید در نظر بگیریم. خطرات می توانند از منابع متعددی مانند تغییر در رفتار مصرف کننده، اختلالات زنجیره تامین، بلایای طبیعی، رکود اقتصادی و غیره ناشی شوند. بنابراین، ما باید یک برنامه مدیریت ریسک جامع داشته باشیم که خطرات بالقوه را مورد توجه قرار دهد و راهبردهای کاهش را برای به حداقل رساندن تأثیر آنها بر عملیات تجاری ما ترسیم کند.

همچنین نظارت و تنظیم مداوم پیش بینی ها برای اطمینان از دقیق ماندن آنها بسیار مهم است. بازارها پویا هستند و تغییرات می توانند به سرعت رخ دهند که منجر به اختلاف قابل توجهی بین فروش پیش بینی شده و واقعی می شود. با نظارت مستمر پیش‌بینی‌ها، کسب‌وکارها می‌توانند هر مشکل احتمالی را زودتر تشخیص دهند و اقدامات اصلاحی را انجام دهند.

وبسایت انگلیسی و شرکت های زیرمجموعه:

برخی از مشتریان شرکت :

پنهان نگاری

در عصر دیجیتال امروز، حفاظت از دیتای اصلی شما بیش از هر زمان دیگری مهم شده است. یکی از راه‌های محافظت ، پنهان نگاری یا واترمارکینگ است. واترمارک تکنیکی است که برای افزودن یک شناسه قابل مشاهده یا نامرئی به دیتای دیجیتالی شما استفاده می شود و به راحتی قابل ردیابی به منبع اصلی است. این یک راه موثر برای جلوگیری از سرقت و استفاده دیگران از کار شما بدون اجازه است.

واترمارک کردن دیتای دیجیتالی شما یک راه موثر و ساده برای جلوگیری از استفاده و توزیع غیرمجاز از کار شما است. با افزودن یک شناسه منحصربه‌فرد، مانند لوگو یا نماد حق چاپ، به تصاویر یا ویدیوهای خود، می‌توانید مالکیت خود را ایجاد کنید و دیگران را از کپی کردن یا استفاده از دیتای خود بدون اجازه منع کنید. واترمارک مخصوصاً برای سازندگانی که برای به اشتراک گذاشتن کار خود به رسانه های اجتماعی یا پلتفرم های انتشار وب متکی هستند مفید است، زیرا نشانه قابل مشاهده ای از مالکیت ارائه می دهد و می تواند ادعای کار شما را برای دیگران دشوارتر کند. علاوه بر این، بسیاری از ابزارها و نرم افزارهای واترمارک به صورت آنلاین در دسترس هستند، که اضافه کردن واترمارک به دیتای خود را بدون نیاز به تخصص فنی آسان می کند. به طور کلی، واترمارکینگ یک گام اساسی برای محافظت از دیتای اصلی شما و اطمینان از عدم سوء استفاده یا سرقت ادبی است.

در حوزه ارتباطات ایمن، دو تکنیک متداول وجود دارد که اغلب به اشتباه با هم عوض می شوند: استگانوگرافی و رمزنگاری. در حالی که هر دوی این روش ها برای ایمن سازی داده ها طراحی شده اند، مکانیسم هایی که برای دستیابی به این هدف استفاده می کنند کاملاً متفاوت است. استگانوگرافی و رمزنگاری دو مفهوم متمایز هستند و درک تفاوت‌های بین آنها برای اطمینان از استفاده صحیح از هر یک از این تکنیک‌ها بسیار مهم است. رمزنگاری یک اصطلاح شناخته شده است که به رمزگذاری و رمزگشایی داده ها برای محافظت از آنها در برابر دسترسی غیرمجاز می پردازد. این تکنیکی است که داده ها را به شکلی غیرقابل خواندن تبدیل می کند که تنها با استفاده از یک کلید مخفی یا رمز عبور قابل رمزگشایی است. از سوی دیگر، استگانوگرافی یک تکنیک کمتر شناخته شده است که وجود داده را در یک نوع داده دیگر، مانند تصویر، فایل صوتی یا ویدئو پنهان می کند.

استگانوگرافی چیست؟

استگانو گرافی از لغت یونانی استگانوس (پوشاندن) و گرافتوس (نوشتن ) گرفته شده است . در واقع استگانوگرافی دانشی است برای پنهان کردن داده یا فایلی در فایل دیگر، بطوری که فقط افراد آگاه با ابزار لازم بتوانند به آن دست یابند.
استفاده از این روش در مواردی بسیار عالی و کاربردی است. برخلاف رمزگذاری که فایل حفاظت شده را کاملاً حساس جلوه می‌دهد و جلب توجه می کند، این روش از ناآگاهی افراد، برای جلوگیری از دستیابی آن‌ها به اطلاعات خاص بهره می برد. این کار شبیه پنهان کردن اشیای گرانبها در قوطی بیسکویت، داخل کابینت آشپزخانه است؛ جایی که معمولاً هیچ دزدی احتمالش را نمی‌دهد. پنهان نگاری خود شاخه ای از دانشی به نام ارتباطات پوشیده است. دانش ارتباطات پوشیده خود شامل چندین شاخه از جمله رمز نگاری، ته نقش نگاری و … می باشد.

انواع مختلف استگانوگرافی

در پنهان‌نگاری به جای تصویر می‌توان از فایل‌های صوتی و یا تصویری و حتی متنی برای مخفی سازی اطلاعات استفاده کرد. در فایل‌های متنی معمولا از tabها وspaceهای آخر سطرها که در اکثر ویرایشگرها توسط انسان قابل تشخیص نیستند، استفاده می‌شود. اطلاعات مخفی شده نیز لزوما متن نیستند بلکه می‌توانند هر نوع فایلی باشند. مثلا می‌توان یک تصویر را نیز در داخل تصویر دیگر جاسازی کرد. همچنین روش‌های پنهان نگاری، محدود به روش‌های مطرح شده‌ی موجود نیستند بلکه هر شخص می‌تواند از روش دلخواه خود برای پنهان نگاری استفاده کند.

روش های استگانوگرافی

استگانوگرافی، عمل پنهان کردن پیام های مخفی در دید آشکار، بدون افشای وجود آنها برای کسی به جز گیرنده مورد نظر است. یکی از جنبه های مهم استگانوگرافی روشی است که برای پنهان کردن پیام استفاده می شود، زیرا سطح امنیت و دشواری تشخیص را تعیین می کند. روش اول شامل جاسازی پیام مخفی در کمترین بیت های یک تصویر دیجیتال یا فایل صوتی است. این روش ساده و موثر است، اما در برابر حملاتی که شامل فیلتر کردن یا فشرده‌سازی فایل است، آسیب‌پذیر است. روش دوم شامل استفاده از یک رسانه پوششی، مانند یک سند متنی یا یک فایل تصویری، برای پنهان کردن پیام با تغییر ساختار یا دیتای آن است. این روش پیچیده تر است و به ابزارهای تخصصی نیاز دارد، اما امنیت و انعطاف پذیری بیشتری را ارائه می دهد. درک روش های مختلف استگانوگرافی برای هر کسی که علاقه مند به استفاده از این تکنیک برای محافظت از اطلاعات حساس یا برقراری ارتباط مخفیانه است، ضروری است.

پنهان نگاری در مقابل رمزگذاری داده ها

تفاوت بین استگانوگرافی و رمزنگاری یک تمایز مهم برای هر کسی است که به دنبال ایمن سازی داده های حساس خود است. یکی از سردرگمی های رایج تفاوت بین پنهان کردن و رمزگذاری داده ها است. پنهان نگاری داده ها شامل پنهان کردن آن ها در یک شی دیگر، مانند یک تصویر یا فایل متنی است، در حالی که رمزگذاری داده ها شامل درهم ریختن آن ها است تا فقط توسط شخصی با کلید صحیح خوانده شود. استگانوگرافی نوعی پنهان کردن داده است، در حالی که رمزنگاری نوعی رمزگذاری داده است. مهم است به خاطر داشته باشید که اگرچه پنهان کردن داده ها ممکن است سطحی از امنیت را ارائه دهد، اما جایگزینی برای رمزگذاری نیست. اطلاعات رمزگذاری شده همچنان برای مهاجم قابل مشاهده است، اما آنها قادر به خواندن آن نخواهند بود. در مقابل، داده‌های پنهان می‌توانند برای مهاجم کاملاً نامرئی باشند، اما در صورت کشف آن‌ها همچنان قابل خواندن هستند. بنابراین، هر دو تکنیک باید با هم برای ایمن کردن حفاظت از داده ها استفاده شوند.

نرم افزار پنهان نگاری(نهان نگاری) اطلاعات ویژه سازمان هانرم افزار پنهان نگاری(نهان نگاری) اطلاعات ویژه سازمان ها

این نرم افزار کاربر را قادر می سازد تا اطلاعات سری سازمان را در فایل های عادی ماند تصاویر، صوت و ویدئو و حتی برنامه های اجرایی بدون ایجاد هیچ گونه تغییر قابل توجه در فایل اصلی مخفی نماید.

این نرم افزار با قابلیت مخفی سازی اطلاعات به طور همزمان در چند فایل با فرمت های گوناگون، فشرده سازی و رمز نگاری قبل از نهان نگاری در قالب نسخه های مبتدی، کاربری، پیشرفته و سازمانی با امکانات و قیمت متفاوت به فروش میرسد.

وبسایت انگلیسی و شرکت های زیرمجموعه:

برخی از مشتریان شرکت :

سیستم های هوش تجاری

هوش تجاری (BI) اصطلاحی است که در سال های اخیر به طور فزاینده ای محبوب شده است و می تواند به کسب و کارها کمک کند تا بینشی در مورد عملیات خود کسب کنند، مشتریان خود را بهتر درک کنند و فرآیندهای خود را بهینه کنند.

هوش تجاری (BI) به مجموعه ابزارها، فناوری‌ها و شیوه‌هایی اشاره دارد که برای تبدیل داده‌های خام به اطلاعات معنادار و مفید برای اهداف تحلیل کسب‌وکار استفاده می‌شوند. این شامل جمع آوری، یکپارچه سازی، تجزیه و تحلیل و ارائه داده ها به منظور حمایت از تصمیم گیری بهتر و برنامه ریزی استراتژیک است. سیستم‌های BI به سازمان‌ها اجازه می‌دهند تا روندها، الگوها و روابط را در داده‌های خود شناسایی و تجزیه و تحلیل کنند، که می‌تواند برای به دست آوردن بینشی در مورد رفتار مشتری، روند بازار و عملکرد واحدهای تجاری مختلف استفاده شود. BI جزء حیاتی عملیات تجاری مدرن است، زیرا سازمان ها را قادر می سازد تا تصمیمات مبتنی بر داده را اتخاذ کنند و در نهایت می تواند منجر به افزایش کارایی، سودآوری و رقابت شود.

هوش تجاری (BI) به ابزاری ضروری برای مشاغل در هر اندازه و صنایع تبدیل شده است BI به فرآیند جمع آوری، تجزیه و تحلیل و ارائه مقادیر زیادی داده برای کمک به کسب و کارها در تصمیم گیری آگاهانه اشاره دارد. در چشم انداز تجاری بسیار رقابتی امروز، برای شرکت ها ضروری است که درک کاملی از عملیات، مشتریان و بازار خود داشته باشند. با استفاده از ابزارهای BI، کسب‌وکارها می‌توانند بینش‌های ارزشمندی در مورد عملیات خود، مانند روند فروش، رفتار مشتری، و کارایی عملیاتی به دست آورند. این بینش‌ها می‌تواند به کسب‌وکارها کمک کند تا تصمیمات مبتنی بر داده‌ها را اتخاذ کنند که می‌تواند منجر به افزایش درآمد، کاهش هزینه‌ها و بهبود عملکرد کلی شود.

جمع آوری و تجزیه و تحلیل داده ها به طور موثر

با وجود ابزارها و استراتژی های مناسب، کسب و کارها می توانند داده ها را به راحتی جمع آوری و تجزیه و تحلیل کنند. یکی از عوامل کلیدی داشتن درک روشنی از داده های مورد نیاز و نحوه استفاده از آن است. این امر مستلزم تجزیه و تحلیل کامل فرآیندها و اهداف تجاری و همچنین درک منابع داده موجود است. پس از جمع آوری داده ها، داشتن یک سیستم موثر برای ذخیره و سازماندهی آن ضروری است وامکان دسترسی و بازیابی آسان و همچنین توانایی شناسایی سریع روندها و الگوها را فراهم می کند. در نهایت، توانایی تجزیه و تحلیل موثر داده ها به ترکیبی از مهارت های فنی و زیرکی تجاری نیاز دارد. با داشتن تیمی با مجموعه مهارت های متنوع، کسب و کارها می توانند اطمینان حاصل کنند که از داده های خود حداکثر استفاده را می کنند و از آن برای تصمیم گیری آگاهانه استفاده می کنند.

استفاده از ابزارهای تجسم برای BI

ابزارهای تجسم بخشی ضروری از هوش تجاری (BI) هستند که به سازمان ها کمک می کنند تا داده های خود را بهتر درک و تجزیه و تحلیل کنند. با افزایش حجم و پیچیدگی داده ها، کسب و کارها به روش های کارآمد برای تجزیه و تحلیل و انتقال بینش از داده ها نیاز دارند. این ابزارها به کاربران این امکان را می‌دهند که تجسم‌ها و داشبوردهای تعاملی ایجاد کنند که یک نمای کلی واضح و مختصر از داده‌ها ارائه می‌دهد و شناسایی الگوها، روندها و بینش‌ها را آسان‌تر می‌کند. با استفاده از ابزارهای تجسم برای BI، کسب و کارها می توانند تصمیمات آگاهانه تری بگیرند، فرصت های جدید را شناسایی کنند و عملیات خود را بهینه کنند.

شناسایی و ردیابی KPIها

شناسایی و ردیابی شاخص های کلیدی عملکرد (KPIs) جزء ضروری هر استراتژی هوش تجاری (BI) است. KPIها مقادیر قابل اندازه‌گیری هستند که نشان می‌دهند یک شرکت تا چه اندازه به اهداف تجاری خود دست می‌یابد و می‌تواند بینشی را در زمینه‌هایی که نیاز به بهبود دارند ارائه دهد. با نظارت بر شاخص های کلیدی عملکرد، شرکت ها می توانند درک عمیق تری از عملکرد خود داشته باشند و تصمیمات مبتنی بر داده را برای بهینه سازی فرآیندهای خود اتخاذ کنند. برای شناسایی و ردیابی موثر KPIها، ابتدا باید معیارهای واضحی را تعریف کنیم که با اهداف شرکت همسو باشد. سپس این معیارها را می توان با استفاده از ابزارهای BI، مانند داشبورد و گزارش ها، ردیابی و تجزیه و تحلیل کرد تا دید جامعی از عملکرد ارائه شود. بررسی منظم KPI ها می تواند به شرکت ها کمک کند تا روندها را شناسایی کنند، زمینه های بهبود را اولویت بندی کنند، و تصمیمات آگاهانه ای برای رشد و موفقیت بگیرند.

ترکیب یادگیری ماشین و هوش مصنوعی

یکی از آخرین روندهای BI، ترکیب یادگیری ماشین و هوش مصنوعی (AI) است. این ترکیب قدرتمند، کسب‌وکارها را قادر می‌سازد تا فرآیند تجزیه و تحلیل حجم وسیعی از داده‌ها و پیش‌بینی‌های مبتنی بر الگوها و روندها را خودکار کنند. الگوریتم‌های یادگیری ماشینی می‌توانند داده‌های خام را به بینش معنادار تبدیل کنند، در حالی که الگوریتم‌های هوش مصنوعی می‌توانند همبستگی‌ها را شناسایی کرده و بر اساس داده‌های گذشته پیش‌بینی کنند. ادغام این فناوری‌ها در ابزارهای BI می‌تواند به کسب‌وکارها کمک کند تا با سرعت و دقت بیشتری تصمیم‌های مبتنی بر داده را اتخاذ کنند. در نتیجه، کسب‌وکارها می‌توانند با استفاده از این فناوری‌ها برای بهینه‌سازی عملیات خود، بهبود تجربیات مشتری و افزایش درآمد، مزیت رقابتی کسب کنند.

مزایای اجرای موفق BI

یکی از مزایای کلیدی BI توانایی آن در بهبود تصمیم گیری است. با ابزارهای BI مناسب، سازمان‌ها می‌توانند به داده‌های بلادرنگ دسترسی پیدا کنند، آن‌ها را تجسم کنند و بینشی به دست آورند که می‌توانند از آنها برای تصمیم‌گیری آگاهانه استفاده کنند. BI به سازمان ها کمک می کند تا روندها و الگوها را در داده های خود ببینند، فرصت ها و تهدیدها را شناسایی کنند و در مورد نتایج آینده پیش بینی کنند. سازمان ها با درک بهتر داده های خود می توانند تصمیمات دقیق و به موقع تری اتخاذ کنند که می تواند منجر به افزایش کارایی، بهبود عملکرد و مزیت رقابتی شود.

مراحل هوش تجاری

منابع داده در مرحله اول جمع آوری می شوند. این منابع می تواند داده های انواع پایگاه داده یا اطلاعات نرم افزارهای موجود را در بر بگیرد.
اطلاعات جمع آوری شده طی فرایندETL در پایگاه داده تحلیلی یا همان انبار داده(Data Warehouse) بارگذاری می شود.
داده در پایگاه داده تحلیلی در بخش های مجزایی به نام داده گاه(Data Mart) قرار می گیرد.
هوش تجاری وارد عمل شده و روی اطلاعات طبقه بندی شده تجزیه و تحلیل انجام می دهد.
اطلاعات جهت انتشار به ابزارهای سطح بالا تحویل داده می شود.

وبسایت انگلیسی و شرکت های زیرمجموعه:

برخی از مشتریان شرکت :

سیستم های خبره

سیستم خبره یک فناوری هوش مصنوعی (AI) است که از توانایی تصمیم‌گیری یک متخصص انسانی تقلید می‌کند. این برای حل مسائل پیچیده در یک زمینه خاص با استدلال از طریق دانش طراحی شده است که عمدتاً به عنوان قواعد if-then نشان داده می شود. سیستم های خبره از ترکیبی از موتورهای استنتاج، بازنمایی دانش و رابط های کاربر برای ارائه مشاوره یا تصمیم گیری در یک حوزه خاص استفاده می کنند. هدف یک سیستم خبره ارائه مشاوره دقیق و قابل اعتماد برای حل مشکلات پیچیده ای است که نیاز به دانش تخصصی دارد. توسعه سیستم‌های خبره، شیوه‌های کدگذاری، ذخیره‌سازی و کاربرد دانش در حوزه‌های مختلف را متحول کرده است.

اجزای یک سیستم خبره

سیستم‌های خبره برنامه‌های رایانه‌ای هستند که برای نشان دادن رفتار هوشمند و قابلیت‌های تصمیم‌گیری طراحی شده‌اند که شبیه کارشناس انسانی در یک حوزه خاص است. سیستم های خبره دارای اجزای متعددی هستند که با هم کار می کنند تا بتوانند وظایف خود را به طور موثر انجام دهند. ضروری ترین اجزای یک سیستم خبره شامل پایگاه دانش، موتور استنتاج، رابط کاربری و امکانات توضیحی است. پایگاه دانش مخزن تمام دانش و تخصص است که یک سیستم خبره برای تصمیم گیری از آن استفاده می کند. موتور استنتاج مکانیزم استدلالی است که از دانش پایگاه دانش برای استنتاج و نتیجه گیری استفاده می کند و رابط کاربری روشی است که در آن کاربر با سیستم خبره تعامل دارد، در حالی که تسهیلات توضیحی بازخوردی را در مورد نحوه رسیدن سیستم خبره به نتیجه خود به کاربر ارائه می دهد. این مولفه ها در کنار یکدیگر یک سیستم خبره ایجاد می کنند که بتواند راه حل های دقیقی برای مسائل پیچیده ارائه دهد و آن را به ابزاری ارزشمند برای تصمیم گیری و حل مسئله در زمینه های مختلف تبدیل کند.

انواع سیستم های خبره موجود:

سه نوع سیستم خبره موجود است: سیستم های مبتنی بر قانون، سیستم های فازی و شبکه های عصبی. سیستم های مبتنی بر قانون رایج ترین نوع سیستم خبره هستند و از مجموعه ای از قوانین برای تصمیم گیری یا ارائه مشاوره استفاده می کنند. این قوانین معمولاً بر اساس عبارات if-then هستند، جایی که سیستم مجموعه ای از قوانین را برای داده هایی که دریافت می کند اعمال می کند و بر اساس آن توصیه هایی را ارائه می دهد. از سوی دیگر، سیستم های فازی زمانی استفاده می شوند که مرزهای بین دسته ها به خوبی تعریف نشده باشد. آنها از منطق فازی برای مقابله با داده های غیردقیق یا نامطمئن استفاده می کنند و می توانند توصیه های دقیق و ظریف تری نسبت به سیستم های مبتنی بر قانون ارائه دهند. در نهایت، شبکه‌های عصبی بر اساس مغز انسان مدل‌سازی می‌شوند و برای کارهایی مانند تشخیص الگو و پیش‌بینی استفاده می‌شوند. آنها می توانند از تجربیات بیاموزند و می توانند خود را با موقعیت های جدید تطبیق دهند و به ویژه در حوزه های پیچیده مفید باشند.

نمونه هایی از سیستم های خبره موفق:

MYCIN یک سیستم متخصص پزشکی که به تشخیص عفونت های باکتریایی کمک می کند.
DENDRAL یک سیستم خبره که به شیمیدانان کمک می کند تا مولکول های آلی ناشناخته را شناسایی کنند.
PROSPECTOR سیستمی که به زمین شناسان در اکتشاف مواد معدنی کمک می کند.
XCON سیستمی که به پیکربندی سفارشات برای رایانه های IBM کمک می کند.
R1/XCONFLICT سیستمی که توسط Digital Equipment Corporation برای پیکربندی کامپیوترهای VAX خود استفاده می شود.
INTERNIST-I یک سیستم متخصص پزشکی که به تشخیص بیماری ها بر اساس علائم کمک می کند.
CASNET یک سیستم خبره که در نیروی هوایی ایالات متحده برای برنامه ریزی لجستیک استفاده می شود.

مزایای استفاده از سیستم های خبره

سیستم های خبره می توانند فرآیندهای تصمیم گیری را با ارائه اطلاعات دقیق و به موقع به کاربران بهبود بخشند. با بهره گیری از دانش و تخصص کارشناسان موضوع، سیستم های خبره می توانند توصیه هایی را بر اساس بینش ها و تحلیل های داده محور ارائه دهند.

سیستم های خبره می توانند کارایی عملیاتی را با خودکارسازی وظایف و فرآیندهای معمول افزایش دهند. این می تواند به کاهش حجم کاری کارکنان و آزاد کردن زمان آنها برای کارهای مهم تر کمک کند.

سیستم‌های خبره می‌توانند کیفیت و سازگاری خروجی‌ها را بهبود بخشند و اطمینان حاصل کنند که کار سازمان از استاندارد بالایی برخوردار است.

در نهایت، سیستم های خبره می توانند با ساده کردن فرآیندها و کاهش نیاز به مداخله انسانی به کاهش هزینه ها کمک کنند.

مشکلات استقرار سیستمهای خبره:

یکی از موانع اصلی بر سر استقرار سیستم‌های اطلاعاتی و به‌خصوص سیستمهای هوشمند تصمیم گیری، نیروی انسانی موجود در سازمان است. مقاومت در برابر تغییر یکی از نشانه‌های اهمیت نیروی انسانی سازمان است. بیشتر افراد با شدتهای متفاوت به تغییرپذیری بیعلاقه اند. انسانها متشکل از عادات خود هستند هرچه انسانها میدانند، حتی اگر مطلبی را به اشتباه یاد گرفته باشند، آن‌را به‌عنوان ارزش قابل احترامی برای خود می‌دانند. تغییر و اصلاح این ارزشها هرچند در افراد مختلف متفاوت است، ولی تغییرپذیری انسان‌ها مترادف با بی‌ارزش شدن دانسته هایشان تلقی می‌شود و مقاومت ناخودآگاه با آن امری اجتناب‌ناپذیر است.

وبسایت انگلیسی و شرکت های زیرمجموعه:

برخی از مشتریان شرکت :

سیستم های فازی

سیستم های فازی یک چارچوب ریاضی است که با مفهوم عدم قطعیت و عدم دقت در مسائل دنیای واقعی سروکار دارد. آنها برای تقلید از شهود انسان طراحی شده‌اند که به آنها اجازه می‌دهد در محیط‌هایی که ممکن است سیستم‌های سنتی شکست بخورند، به طور موثر عمل کنند. رویکرد سیستم های فازی به ویژه در شرایطی که متغیرهای متعدد وجود دارد و روابط بین آنها کاملاً واضح نیست ، مفید است.

سیستم های فازی به طور فزاینده ای در زمینه های مختلف از جمله رباتیک، تصمیم گیری و کنترل استفاده می شوند. آنها ثابت کرده‌اند که در موقعیت‌هایی که سیستم‌های سنتی مشکل دارند، مانند پردازش تصویر، تشخیص گفتار و پردازش زبان طبیعی، بسیار مؤثر هستند.

سیستم های فازی زیرمجموعه ای از هوش مصنوعی هستند و منطق فازی شکلی است که با گنجاندن درجاتی از درستی یا نادرستی در فرآیند استدلال خود، امکان قضاوت و تصمیم گیری دقیق تری را فراهم می کند. سیستم های فازی از منطق فازی برای تجزیه و تحلیل داده هایی که ناقص، مبهم یا نامطمئن هستند استفاده می کنند.

ایده اصلی در پس سیستم های فازی این است که با گنجاندن عدم دقت و ابهام در فرآیند تصمیم گیری، استدلال انعطاف پذیرتر و شبیه انسان را امکان پذیر کند. این امر باعث می‌شود که سیستم‌های فازی در شرایطی که منطق سنتی و تکنیک‌های تصمیم‌گیری کافی نباشد، مفید باشد.

سیستم های فازی از منطق فازی برای نمایش و پردازش داده‌هایی استفاده می‌کنند که دقیقاً تعریف نشده‌اند و امکان تصمیم‌گیری انعطاف‌پذیرتر و سازگارتر را فراهم می‌کنند. یکی از کاربردهای کلیدی سیستم های فازی در سیستم های کنترل است که در آن برای کنترل طیف وسیعی از فرآیندهای صنعتی استفاده می شود. سیستم های فازی همچنین می توانند در سیستم های تشخیص الگو، طبقه بندی داده ها و سیستم های پشتیبانی تصمیم به کار گرفته شوند. علاوه بر این، در توسعه سیستم‌های استدلال خودکار مورد استفاده قرار میگیرند، جایی که می‌توانند با ارائه یک روش شهودی و طبیعی‌تر استدلال به فرآیند تصمیم‌گیری کمک کنند.

مزایای سیستم های فازی

یکی از مزیت های کلیدی سیستم های فازی توانایی آنها در مدیریت داده های غیر دقیق و نامطمئن است. برخلاف سیستم‌های سنتی که بر منطق باینری (درست یا نادرست) متکی هستند، سیستم‌های فازی از درجاتی از عضویت برای توصیف میزان تعلق یک چیز به یک دسته خاص استفاده می‌کنند. این امکان انعطاف بیشتر در تصمیم گیری و ارزیابی دقیق تری از موقعیت های پیچیده را فراهم می کند. علاوه بر این، سیستم های فازی را می توان به راحتی با سیستم های موجود ادغام کرد و ترکیب آنها را در برنامه های مختلف آسان می کند. همچنین درک و پیاده سازی آن ها آسان است و برای طیف وسیعی از کاربران، از مبتدی تا متخصص، قابل دسترسی است. به طور کلی، مزایای سیستم های فازی آنها را به ابزاری ارزشمند برای حل مسائل پیچیده و تصمیم گیری آگاهانه در صنایع مختلف تبدیل می کند.

کاربردهای سیستم های فازی:

برای هر دستور یا عمل مکانیکی، الکترومغناطیسی یا نرم افزاری و غیره که برای آن فرمول یا دستورالعمل مطلق و شفاف ریاضی وجود نداشته باشد و بخصوص زمانی که دستور کار بوسیله جملات انشاء شده باشد، نرم افزار متکی به منطق فازی راه گشا بوده و کارآمد است.

هدایت و کنترل تاسیسات پویا (ماشین لباس شویی، قطار، آسانسور، جرثقیل، ترمز ABS، کنترل خودکار هواپیما، ...)
دستگاه های صوتی و تصویری
موتورهای جست و جو
روباتیک
مهندسی پزشکی
تجهیزات پزشکی
کنترل تاسیسات
ریسک شناسی
کارهای آماری و ارزیابی جهت تصمیم گیری مدیران

وبسایت انگلیسی و شرکت های زیرمجموعه:

برخی از مشتریان شرکت :

یادگیری ماشین چیست؟

یادگیری ماشینی زیرشاخه‌ای از هوش مصنوعی (AI) است که شامل توسعه الگوریتم‌ها و مدل‌هایی است که رایانه‌ها را قادر می‌سازد از داده‌ها یاد بگیرند و عملکرد را در یک کار خاص بدون برنامه‌ریزی صریح بهبود بخشند. این روشی برای تجزیه و تحلیل داده است که ساخت مدل تحلیلی را خودکار می کند و به رایانه ها امکان می دهد الگوها را شناسایی کرده و بر اساس ورودی داده ها تصمیم بگیرند. یادگیری ماشین به ویژه برای مجموعه داده های پیچیده و در مقیاس بزرگ مفید است، جایی که روش های آماری سنتی ممکن است موثر نباشند و در کاربردهای مختلفی مانند تشخیص تصویر و گفتار، پردازش زبان طبیعی، سیستم‌های توصیه و تحلیل پیش‌بینی استفاده می‌شود.

مدل های یادگیری ماشینی را می توان به سه نوع اصلی دسته بندی کرد:

یادگیری تحت نظارت

یادگیری بدون نظارت

یادگیری تقویتی

یادگیری تحت نظارت

یادگیری بدون نظارت

یادگیری تقویتی

یادگیری نظارت شده نوعی از یادگیری ماشینی است که در آن الگوریتم بر روی یک مجموعه داده برچسب‌گذاری شده آموزش داده می‌شود. داده ها از قبل با خروجی صحیح برچسب گذاری شده اند و الگوریتم سعی می کند یک تابع نقشه برداری را یاد بگیرد که بتواند خروجی را برای داده های ورودی جدید پیش بینی کند. یادگیری تحت نظارت به طور گسترده در برنامه های کاربردی مختلف مانند تشخیص تصویر، تشخیص گفتار و ترجمه زبان استفاده می شود. از سوی دیگر، یادگیری بدون نظارت نوعی از یادگیری ماشینی است که در آن الگوریتم بر روی یک مجموعه داده بدون برچسب آموزش داده می شود. هدف از یادگیری بدون نظارت، یافتن الگوها و روابط در داده ها بدون دانش قبلی از خروجی است. یادگیری بدون نظارت در برنامه هایی مانند خوشه بندی، کاهش ابعاد و تشخیص ناهنجاری استفاده می شود. درک تفاوت ها و کاربردهای این دو نوع یادگیری برای ساختن مدل های یادگیری ماشینی موثر ضروری است.

اهمیت داده ها

اهمیت داده ها را نمی توان در زمینه یادگیری ماشین نادیده گرفت. الگوریتم های یادگیری ماشینی فقط به اندازه داده هایی هستند که تغذیه می شوند. کیفیت و کمیت داده ها تأثیر مستقیمی بر دقت و اثربخشی مدل های یادگیری ماشین دارد. در واقع، موفقیت مدل های یادگیری ماشینی به در دسترس بودن مجموعه داده های مرتبط، قابل اعتماد و متنوع بستگی دارد. بدون داده‌های با کیفیت خوب، مدل‌های یادگیری ماشینی نمی‌توانند در طول زمان یاد بگیرند، تطبیق دهند و بهبود یابند. بنابراین، سرمایه‌گذاری بر روی پردازش داده‌ها، پیش‌پردازش و پاک‌سازی بسیار مهم است تا اطمینان حاصل شود که داده‌های مورد استفاده در یادگیری ماشین دقیق، کامل و عاری از خطا و سوگیری هستند. علاوه بر این، حفظ حریم خصوصی و امنیت داده ها نیز باید هنگام جمع آوری، ذخیره و استفاده از داده ها در برنامه های یادگیری ماشین در نظر گرفته شود.

پیشرفت ها و برنامه های کاربردی آینده

یادگیری ماشینی در سال‌های اخیر پیشرفت‌های چشمگیری داشته است که منجر به پیشرفت‌های متعددی در زمینه‌هایی مانند پردازش زبان طبیعی، بینایی کامپیوتر و روباتیک شده است. یکی از امیدوارکننده‌ترین زمینه‌هایی که یادگیری ماشینی در آن پیشرفت می‌کند، مراقبت‌های بهداشتی است، جایی که از آن برای توسعه ابزارهای تشخیصی دقیق‌تر و برنامه‌های درمانی شخصی‌شده استفاده می‌شود. علاوه بر این، یادگیری ماشین در امور مالی برای شناسایی تقلب و بهبود مدیریت ریسک، و همچنین در حمل‌ونقل برای بهینه‌سازی مسیرها و کاهش تراکم ترافیک استفاده می‌شود. با نگاهی به آینده، انتظار می‌رود که یادگیری ماشین نقش حیاتی در توسعه وسایل نقلیه خودران و شهرهای هوشمند، در میان سایر کاربردها، ایفا کند. همانطور که تکنولوژی به تکامل خود ادامه می دهد، واضح است که یادگیری ماشینی به کمک قابل توجهی در صنایع مختلف ادامه خواهد داد و شیوه زندگی و کار ما را متحول خواهد کرد.

برخی از زمینه هایی که یادگیری ماشین در آن ها کاربرد دارد:

روانشناسی
فلسفه
تئوری اطلاعات
آمار و احتمالات
تئوری کنترل
کنترل روبات
داده کاوی
تشخیص گفتار
شناسائی متن
پردازش داده های اینترنتی
بازی های کامپیوتری

وبسایت انگلیسی و شرکت های زیرمجموعه:

برخی از مشتریان شرکت :

کلان داده

با افزایش روزافزون حجم و پیچیدگی داده ها، کلان داده ها به عنوان یک عامل مهم در شکل دادن به استراتژی های تجاری، فرآیندهای تصمیم گیری و حتی زندگی روزمره ما ظاهر شده اند . داده های بزرگ به مجموعه های بسیار بزرگی از داده ها اعم از ساختاریافته و بدون ساختار اشاره دارد که با روش های سنتی قابل پردازش نیستند. طیف گسترده ای از انواع داده ها، از جمله متون، تصاویر، ویدئوها و داده های حسگر تولید شده توسط دستگاه های اینترنت اشیا را در بر می گیرد. حجم عظیمی از داده‌هایی که هر روز تولید می‌شود، کسب‌وکارها و سازمان‌ها را به سرمایه‌گذاری در فناوری‌هایی سوق می‌دهد که می‌توانند این داده‌ها را به‌طور مؤثر مدیریت و تجزیه و تحلیل کنند. بینش‌های به‌دست‌آمده از تجزیه و تحلیل کلان داده‌ها می‌تواند به شرکت‌ها در تصمیم‌گیری آگاهانه و شناسایی کمک کند.

یکی از مشخصه های تعیین کننده داده های بزرگ ، حجم بسیار زیاد آن است. حجم عظیمی از داده ها که از منابع مختلف مانند رسانه های اجتماعی، دستگاه های اینترنت اشیا و حسگرها جمع آوری شده است ، برای ابزارهای سنتی پردازش داده بسیار بزرگ و پیچیده هستند و به فناوری ها و تکنیک های تخصصی برای ذخیره، مدیریت و تجزیه و تحلیل نیاز دارند. توانایی جمع‌آوری و تجزیه و تحلیل کلان داده‌ها، نحوه عملکرد سازمان‌ها را متحول می‌کند و آنها را قادر می‌سازد تا تصمیمات آگاهانه‌تری بگیرند، فرصت‌های جدید را شناسایی کنند و مزیت رقابتی در صنایع مربوطه به دست آورند.

برای استخراج بینش معنادار از داده های بزرگ، به تکنیک های تحلیلی پیشرفته، از جمله یادگیری ماشین، داده کاوی، و مدل سازی پیش بینی نیاز دارد. این تکنیک‌ها به کسب‌وکارها این امکان را می‌دهد تا داده‌های خود را به بینش‌های عملی تبدیل کنند که می‌تواند تصمیم‌گیری استراتژیک را اطلاع دهد و باعث رشد کسب‌وکار شود.

تجزیه و تحلیل Big Data ها می تواند بینش های ارزشمندی در مورد رفتار مشتری، روند بازار و عملکرد تجاری ارائه دهد. یکی از مزایای کلیدی Big Data این است که می تواند کارایی و رقابت را افزایش دهد. با تجزیه و تحلیل داده‌های مربوط به رفتار مشتری، کسب‌وکارها می‌توانند حوزه‌هایی را شناسایی کنند که می‌توانند محصولات یا خدمات خود را بهبود بخشند و در نتیجه رضایت مشتری و وفاداری بالاتری را به همراه داشته باشند. به‌علاوه، داده‌های بزرگ می‌تواند به کسب‌وکارها کمک کند تا روندها و فرصت‌های بازار را شناسایی کنند و به آن‌ها اجازه می‌دهد از رقبا جلوتر بمانند. با استفاده از داده های بزرگ برای بهینه سازی عملیات و بهبود تصمیم گیری، کسب و کارها می توانند به کارایی و سود بیشتری دست یابند.

در بحث کلان داده، به منظور استخراج اطلاعات، کشف دانش و در نهایت تصمیم گیری در خصوص مسائل مختلف کاربردی، ما نیاز داریم که داده ها را به صورت صحیح مدیریت کنیم. مدیریت داده ها عموما شامل ۵ فعالیت اصلی میباشد:

جمع آوری
ذخیره سازی
جستجو
به اشتراک گذاری
تحلیل

موارد استفاده Big Data در انواع صنایع:

Big Data مدتی است که در صنعت فناوری یک کلمه کلیدی بوده است، اما تأثیر آن بسیار فراتر از دنیای فناوری است. در واقع، داده های بزرگ در انواع صنایع، از مراقبت های بهداشتی گرفته تا امور مالی و یا خرده فروشی، و همه چیز در این بین استفاده می شود. دلیل این کاربرد گسترده این است که داده های بزرگ بینش هایی را در مورد الگوها و روندهایی ارائه می دهد که از طریق روش های سنتی تجزیه و تحلیل داده ها قابل مشاهده نیستند. Big Data با پردازش حجم عظیمی از داده ها از منابع مختلف، به کسب و کارها کمک می کند تا تصمیمات آگاهانه ای اتخاذ کنند که می تواند عملیات را بهبود بخشد، کارایی را افزایش دهد و هزینه ها را کاهش دهد. علاوه بر این، داده های بزرگ نیز در تحقیقات علمی برای تجزیه و تحلیل مجموعه داده های پیچیده و شناسایی اکتشافات و بینش های جدید استفاده می شود. Big Data با کاربرد گسترده خود به یک ابزار ضروری برای مشاغل و سازمان ها در هر اندازه و صنعت تبدیل شده است.

چالش های این حوزه:

در حالی که کلان داده ها دارای پتانسیل بسیار زیادی برای کسب و کارها و سازمان ها برای به دست آوردن بینش و تصمیم گیری آگاهانه تر است، همچنین طیفی از چالش ها را ایجاد می کند که باید به آنها توجه شود.

چالش های کلان داده به مسائل فنی مانند قابلیت های ذخیره سازی و پردازش محدود نمی شود بلکه شامل ملاحظات اخلاقی در مورد حریم خصوصی و امنیت داده ها، چالش های یکپارچه سازی داده ها از منابع مختلف، و نیاز به متخصصان بسیار ماهر برای مدیریت و تجزیه و تحلیل مجموعه داده های گسترده نیز هستند.

یکی از چالش های کار با کلان داده، مقابله با داده هایی است که قابل مدیریت نیستند. این شامل داده های بدون ساختار مانند تصاویر، فیلم ها و پست های رسانه های اجتماعی می شود. برخلاف داده های ساختاریافته، داده های بدون ساختار به راحتی در دسته بندی ها سازماندهی نمی شوند و اغلب به گونه ای قالب بندی نمی شوند که بتوان به راحتی تجزیه و تحلیل کرد. علاوه بر این، داده های بدون ساختار اغلب برای پردازش توسط سیستم های مدیریت داده سنتی بسیار بزرگ هستند، که می تواند استخراج بینش معنی دار را دشوار کند. با این حال، پیشرفت‌ها در فناوری‌های پردازش داده‌ها مانند یادگیری ماشینی و پردازش زبان طبیعی، تجزیه و تحلیل و استخراج بینش از داده‌های بدون ساختار را آسان‌تر کرده است. با وجود این پیشرفت‌ها، مدیریت داده‌های بدون ساختار همچنان یک چالش برای کسب‌وکارها و سازمان‌هایی است که با داده‌های بزرگ کار می‌کنند.

حجم داده (Volume)

حجم داده ها به صورت نمایی در حال رشد می باشد. منابع مختلفی نظیر شبکه های اجتماعی، لاگ سرورهای وب، جریان های ترافیک، تصاویر ماهواره ای، جریان های صوتی، تراکنش های بانکی، محتوای صفحات وب، اسناد دولتی و … وجود دارد که حجم داده بسیار زیادی تولید می کنند.

نرخ تولید (Velocity)

داده ها از طریق برنامه های کاربردی و سنسورهای بسیار زیادی که در محیط وجود دارند با سرعت بسیار زیاد و به صورت بلادرنگ تولید می شوند. بسیاری از کاربردها نیاز دارند به محض ورود داده به درخواست کاربر پاسخ دهند. ممکن است در برخی موارد نتوانیم به اندازه کافی صبر کنیم تا مثلا یک گزارش در سیستم برای مدت طولانی پردازش شود.

تنوع (Variety)

انواع منابع داده و تنوع در نوع داده بسیار زیاد می باشد که در نتیجه ساختارهای داده ای بسیار زیادی وجود دارد. مثلا در وب، افراد از نرم افزارها و مرورگرهای مختلفی برای ارسال اطلاعات استفاده می کنند. بسیاری از اطلاعات مستقیما از انسان دریافت میشود و بنابراین وجود خطا اجتناب ناپذیر است. این تنوع سبب میشود جامعیت داده تحت تاثیر قرار بگیرد. زیرا هرچه تنوع بیشتری وجود داشته باشد، احتمال بروز خطای بیشتری نیز وجود خواهد داشت.

صحت (Veracity):

با توجه به اینکه داده ها از منابع مختلف دریافت میشوند، ممکن است نتوان به همه آنها اعتماد کرد. مثلا در یک شبکه اجتماعی، ممکن است نظرهای زیادی در خصوص یک موضوع خاص ارائه شود. اما اینکه آیا همه آنها صحیح و قابل اطمینان هستند، موضوعی است که نمیتوان به سادگی از کنار آن در حجم بسیار زیادی از اطلاعات گذشت. البته بعضی از تحقیقات این چالش را به معنای حفظ همه مشخصه های داده اصلی بیان کرده اند که باید حفظ شود تا بتوان کیفیت و صحت داده را تضمین کرد. البته تعریف دوم در مولدهای کلان داده صدق میکند تا بتوان داده ای تولید کرد که نشان دهنده ویژگی های داده اصلی باشد.

اعتبار (Validity)

با فرض اینکه دیتا صحیح باشد، ممکن است برای برخی کاربردها مناسب نباشد یا به عبارت دیگر از اعتبار کافی برای استفاده در برخی از کاربردها برخوردار نباشد.

نوسان (Volatility)

سرعت تغییر ارزش داده های مختلف در طول زمان میتواند متفاوت باشد. در یک سیستم معمولی تجارت الکترونیک، سرعت نوسان داده ها زیاد نیست و ممکن است داده های موجود مثلا برای یک سال ارزش خود را حفظ کنند، اما در کاربردهایی نظیر تحلیل ارز و بورس، داده با نوسان زیادی مواجه هستند و داده ها به سرعت ارزش خود را از دست میدهند و مقادیر جدیدی به خود می گیرند. اگرچه نگهداری اطلاعات در زمان طولانی به منظور تحلیل تغییرات و نوسان داده ها حائز اهمیت است. افزایش دوره نگهداری اطلاعات، مسلما هزینه های پیاده سازی زیادی را دربر خواهد داشت که باید در نظر گرفته شود.

نمایش (Visualization):

یکی از کارهای مشکل در حوزه کلان داده، نمایش اطلاعات است. اینکه بخواهیم کاری کنیم که حجم عظیم اطلاعات با ارتباطات پیچیده، به خوبی قابل فهم و قابل مطالعه باشد از طریق روش های تحلیلی و بصری سازی مناسب اطلاعات امکان پذیری است.

ارزش (Value)

این موضوع دلالت بر این دارد که از نظر اطلاعاتی برای تصمیم گیری چقدر داده حائز ارزش است. بعبارت دیگر آیا هزینه ای که برای نگهداری داده و پردازش آنها میشود، ارزش آن را از نظر تصمیم گیری دارد یا نه. معمولا داده ها میتوانند در لایه های مختلف جابجا شوند. لایه های بالاتر به معنای ارزش بیشتر داده می باشند. بنابراین برخی از سازمانها میتوانند هزینه بالای نگهداری مربوط به لایه های بالاتر را قبول کنند.

وبسایت انگلیسی و شرکت های زیرمجموعه:

برخی از مشتریان شرکت :

تشخیص هویت

برای حفظ یک محیط کاری ایمن، رعایت پروتکل های شناسایی شرکت توسط همه کارکنان ضروری است. این پروتکل‌ها برای اطمینان از اینکه فقط پرسنل مجاز به مناطق، اطلاعات و تجهیزات حساس دسترسی دارند وجود دارد. عدم رعایت پروتکل های شناسایی می تواند منجر به نقض امنیت، سرقت و سایر اشکال دسترسی غیرمجاز شود. برای جلوگیری از وقوع چنین حوادثی، همه کارکنان باید مدالهای شناسایی خود را همیشه هنگام حضور در محل شرکت همراه داشته باشند و آنها را به طور قابل مشاهده به نمایش بگذارند. علاوه بر این، هر بازدیدکننده یا پیمانکاری باید پروتکل های شناسایی را نیز رعایت کند و برای او نشان یا پاس شناسایی موقت صادر شود. مسئولیت هر یک از کارکنان این است که هر گونه فعالیت مشکوک یا پرسنل غیرمجاز در محل شرکت را بلافاصله به سرپرست یا پرسنل امنیتی خود گزارش دهند.

تشخیص هویت یک جنبه ضروری برای انجام معاملات تجاری و دسترسی به خدمات خاص است. درک و رعایت الزامات شناسایی قانونی برای جلوگیری از هرگونه عواقب قانونی یا مالی بالقوه مهم است. هنگام معامله با دولت یا مؤسسات مالی، باید مدارک شناسایی معتبر برای اثبات هویت و صلاحیت خود ارائه دهید. الزامات شناسایی ممکن است بسته به نوع تراکنش، نوع سازمان و ایالت یا کشوری که در آن ساکن هستید متفاوت باشد. آگاهی از این الزامات و به روز نگه داشتن مدارک شناسایی بسیار مهم است. با انجام این کار، می توانید از روند تراکنش روان و ایمن اطمینان حاصل کنید و همچنین از خود در برابر سرقت هویت یا کلاهبرداری محافظت کنید.

هویت خود را ایمن نگه دارید

سرقت هویت یک مشکل رو به رشد در عصر دیجیتال امروزی است. مجرمان دائماً راه‌های جدیدی برای دسترسی به اطلاعات شخصی شما پیدا می‌کنند و پس از در اختیار داشتن آن، می‌توانند از آن برای باز کردن حساب‌های اعتباری، گرفتن وام و انواع کلاهبرداری ها استفاده کنند. برای محافظت از خود در برابر این خطرات، مهم است که هویت خود را ایمن نگه دارید. یکی از راه‌های انجام این کار این است که از به اشتراک گذاشتن اطلاعات شخصی خود با افرادی که به آن نیاز ندارند، خودداری کنید. وقتی لازم است اطلاعات خود را به اشتراک بگذارید، مطمئن شوید که یک سازمان معتبر است که یک سیستم امن برای محافظت از داده های شما در اختیار دارد. علاوه بر این، نظارت منظم بر گزارش های اعتباری خود برای شناسایی هرگونه فعالیت مشکوک بسیار مهم است. با انجام این مراحل، می توانید به حفظ هویت خود کمک کنید و خطر قربانی شدن خود را برای سرقت هویت کاهش دهید.

یکی از عناصر کلیدی شناسایی، بررسی هویت دیگران است که شامل تأیید هویت فرد از طریق استفاده از روش‌های مختلف مانند اسناد شناسایی، بیومتریک و بررسی پیشینه است. بررسی هویت افراد برای جلوگیری از کلاهبرداری، سرقت هویت و سایر فعالیت های مخربی که می تواند برای سازمان ها یا افراد مضر باشد، بسیار مهم است. بررسی هویت دیگران گامی حیاتی در حفظ امنیت و رازداری است و مسئولیتی است که هرگز نباید به آن سهل انگاری کرد. با اجرای روش های شناسایی قوی، سازمان ها می توانند اطمینان حاصل کنند که فقط افراد مجاز به اطلاعات و منابع حساس دسترسی پیدا می کنند.

شرکت ما توانایی طراحی، پیاده سازی و اجرای انواع سیستم های (شناسایی، تشخیص یا تایید هویت) بیومتریک را در ابعاد مختلف عملیاتی کوچک تا بسیار وسیع دارد.

برخی از زمینه های تخصصی فعالیت شرکت در تشخیص هویت بیومتریک:

• اثر انگشت
• تشخیص صدا و گفتار
• شکل هندسی دست ها و انگشتان
• تشخیص و شناسایی چهره
• بررسی نمودار حرارتی چهره
• تشخیص افراد از طریق الگوی تایپ و ضربه زدن به صفحه کلید
• تشخیص از طریق شکل گوش و بوی بدن
• اسکن عنبیه و شبکیه چشم
• انواع سیستم های تایید امضا
• کارت های شناسایی ترکیبی
• کارت های شناسایی بیومتریک
• تشخیص از طریق سیاهرگ دست
• آزمایش دی ان ای (DNA)

این شرکت با به کار گیری تکنسینها و متخصصین خود می تواند با توجه به حساسیت و شرایط موجود، یک یا چند مورد از سیستم های تشخیص هویتی را که بهترین بازده و کاربرد را برای شما دارند انتخاب و به طور کامل پیاده سازی و اجرا نماید.

وبسایت انگلیسی و شرکت های زیرمجموعه:

برخی از مشتریان شرکت :

داده کاوی

داده کاوی به بررسی و تجزیه و تحلیل مقادیر عظیمی از داده ها به منظور کشف الگوها و قوانین پنهان و معنی دار درون داده ها اطلاق میشود. داده کاوی به مفهوم استخراج اطلاعات نهان و یا الگوها و روابط مشخص در حجم زیادی از داده‌ها در یک یا چند بانک اطلاعاتی بزرگ می باشد. بسیاری از شرکت‌ها و موسسات دارای حجم انبوهی از اطلاعات هستند.

در فرآیند داده کاوی، اطمینان از دقیق و قابل اعتماد بودن داده های مورد استفاده ضروری است. یکی از راه های رسیدن به این هدف، جمع آوری و یا حدف دقیق داده ها است. جمع آوری داده ها شامل استفاده از روش های مناسب برای جمع آوری اطلاعات مرتبط با سوال تحقیق است. این فرآیند نیازمند توجه به جزئیات و دقت برای جلوگیری از جمع آوری داده های نامربوط یا ناقص است. از سوی دیگر، پاک کردن داده ها برای اطمینان از اینکه خطایی در مجموعه داده مورد استفاده وجود ندارد ، مهم است. این شامل حذف هر گونه موارد تکراری، پرت یا نقاط داده نامربوط است که ممکن است نتایج را منحرف کند. استفاده از نرم افزار و تکنیک های مناسب برای اطمینان از حدف دقیق داده های جمع آوری شده و قابل اعتماد بودن مجموعه داده نهایی بسیار مهم است. کیفیت داده های مورد استفاده در تجزیه و تحلیل می تواند به طور قابل توجهی بر نتایج به دست آمده تأثیر بگذارد، بنابراین، توجه دقیق به فرآیند جمع آوری و پاک کردن داده ها بسیار مهم است.

همچنین ، هنگام انجام تجزیه و تحلیل داده ها، تعیین روش های آماری مناسب برای استفاده بسیار مهم است. این شامل در نظر گرفتن ماهیت داده ها، سؤالات تحقیقی که پرسیده می شود و هر فرضی که ممکن است در مورد داده ها باشد، می شود. روش‌های آماری مناسب بسته به این عوامل می‌توانند بسیار متفاوت باشند و انتخاب مناسب‌ترین روش‌ها برای به دست آوردن نتایج دقیق و قابل اعتماد مهم است.

داشتن یک استراتژی ارتباطی موثر برای انتقال بینش های به دست آمده از دیتا ها به ذینفعان، تصمیم گیرندگان و سایر اعضای تیم ضروری است. یکی از ابزارهای قدرتمند برای استفاده در این فرآیند تجسم است. ابزارهای تجسم به شما این امکان را می‌دهند که بازنمایی‌های بصری قانع‌کننده‌ای از مجموعه‌های داده پیچیده ایجاد کنید، و ارتباط بینش‌ها و روندها را به دیگران آسان‌تر می‌کند. این ابزارها می‌توانند شامل نمودارها و وسایل کمک بصری باشند که به ساده‌سازی داده‌های پیچیده کمک می‌کنند و آن‌ها را برای مخاطبان وسیع‌تری در دسترس قرار می‌دهند. با استفاده از ابزارهای تجسم داده کاوی، می توانید ارتباطات را بهبود بخشید، تعامل را افزایش دهید و در نهایت تصمیم گیری بهتری را هدایت کنید.

تفسیر داده ها برای تصمیم گیری های بهتر

تفسیر داده‌ها یک جنبه حیاتی از داده کاویاست که به کسب‌وکارها اجازه می‌دهد تا بینش معناداری از مجموعه‌های داده‌های بزرگ و پیچیده به دست آورند. با تکنیک های صحیح تفسیر داده ها، تصمیم گیری بهتر، شناسایی زمینه های بهبود و توسعه استراتژی های آگاهانه تر امکان پذیر می شود. فرآیند تفسیر داده ها شامل تجزیه و تحلیل داده ها برای استخراج الگوها و روندهایی است که می تواند تصمیمات تجاری را تعیین کند. این امر مستلزم استفاده از روش های آماری، ابزار تجسم داده ها و مدل های تحلیلی برای درک داده ها و نتیجه گیری معنادار است. تفسیر داده‌ها می‌تواند به کسب‌وکارها کمک کند تا روندها، الگوها و ناهنجاری‌های نوظهوری را شناسایی کنند که در غیر این صورت ممکن است پنهان بمانند و از این اطلاعات برای تصمیم‌گیری آگاهانه‌تر در مورد مسائل مهم تجاری استفاده کنند. با استفاده از تکنیک‌های تفسیر داده‌ها، کسب‌وکارها می‌توانند پتانسیل کامل داده‌های خود را برای دستیابی به اهداف استراتژیک خود، به دست آوردن یک مزیت رقابتی و افزایش رشد باز کنند.

در صورتی که سیستم‌های داده کاوی بر روی سکوهای Client/Server قوی نصب شده باشد تکنیک‌های داده ‌کاوی به سادگی می‌تواند آن ها را بر ابزارهای نرم‌افزاری امروزی تطبیق داده و از اطلاعات جمع آوری شده بهترین بهره را ببرد.

فنون داده کاوی

برخی از فنون رایج بکار گرفته شده تحت عنوان داده‌کاوی عبارتند از:

ابزارهای پرس و جو

فنون آماری

مصورسازی

پردازش تحلیلی پیوسته

یادگیری مبتنی بر مورد

درختان تصمیم‌گیری

قوانین وابستگی

شبکه‌های عصبی

الگوریتم ژنتیکی

کاربردهای داده کاوی:

داده‌کاوی يك رشته جديد با كاربردهاي وسيع و گوناگون است که به عنوان ده علم برتر که منجر به ایجاد تحول در عصر تکنولوژی می‌شود و در تمام زمینه‌ها کاربرد دارد، معرفی می‌‌شود. اصولاً هر جایی که داده وجود داشته باشد داده‌کاوی نیز معنا می‌یابد، از قبيل: امور تجاري و مالي، امور پزشكي، زيست پزشكي، تجزيه و تحليلهاي مربوط به DNA، كشف ناهنجاريها و اسناد جعلي، ارتباطات از راه دور، ورزش و سرگرمي، كتابداري و اطلاع‌رساني.

امروزه عملیات داده‌کاوی به صورت گسترده توسط تمامی شرکتهایی که مشتریان در کانون توجه آنها قرار دارند، استفاده می‌شود، از جمله: فروشگاه‌ها، شرکتهای مالی، ارتباطاتی، بازاریابی و غیره. استفاده از داده‌کاوی به این شرکتها کمک می‌کند تا ارتباط عوامل داخلی از جمله: قیمت، محل قرارگیری محصولات و مهارت کارمندان را با عوامل خارجی از جمله: وضعیت اقتصادی، رقابت در بازار و محل جغرافیایی مشتریان کشف نمایند.

داده‌کاوی پیش‌بینی وضع آینده بازار، گرایش مشتریان و شناخت سلیقه‌های عمومی آنها را برای شرکتها ممکن می‌سازد.

چرا به سراغ داده‌کاوی رفته‌ایم؟

چون

حجم داده‌ها (Data) با سرعت زيادي در حال رشد است.

اطلاعات (Information) ما در مورد اين داده‌ها کم است.

دانش (Knowledge) ما نسبت به اين اطلاعات صفر است.

برخی خدمات اختصاصی شرکت در زمینه داده کاوی:

پیدا کردن بازار هدف
پيدا کردن الگوي خريد مشتري
برنامه‌ریزی برای معرفی محصول جدید
دسته‌بندي مشتريان براساس نوع خريد
آناليز نيازهاي مشتريان
تشخيص محصولات مناسب براي دسته‌هاي مختلف مشتريان
تشخيص فاکتورهايي براي جذب مشتريان جديد
تعيين الگوهاي خريد مشتريان
تجزيه و تحليل سبد خريد بازار
پيشگويي ميزان خريد مشتريان از طريق پست (فروش الکترونيکي)
پيش‌بيني الگوهاي کلاهبرداري از طريق کارت هاي اعتباري و شناسایی جرایم مالی
تشخيص مشتريان ثابت و دسته‌بندی و خوشه‌بندی مشتریان با توجه به رفتار مشابه آنها در زمینه بانکداری و بازپرداخت وام
تعيين ميزان استفاده از کارت هاي اعتباري بر اساس گروه هاي اجتماعي
تحلیل اعتبار مشتریان
شناسایی فاکتورهای اصلی در ریسک بازپرداخت وام
تحلیل پاسخگویی مشتریان به ارائه خدمات جدید بانکی
پيشگويي ميزان خريد بيمه‌نامه‌هاي جديد توسط مشتريان
تحلیل ریسک و برآورد حق بیمه مشتریان بر اساس میزان ریسک هر مشتری
پیش‌بینی میزان خسارت بر اساس گروه های مشتریان
مدیریت ارتباط با بیمه‌گذاران و تدوین استراتژی بر اساس مشتریان هدف
تعیین عوامل وفاداری و یا روی‌گردانی مشتریان
شناخت نیازها و الگوهای خرید سرویس های بیمه‌ای توسط مشتریان
شناخت تخلفات بیمه‌ای
تعيين نوع رفتار با بيماران و تعیین روش درمان بیماری ها
پيشگويي ميزان موفقيت اعمال جراحي و تعيين ميزان موفقيت روشهاي درماني در برخورد با بيماري هاي سخت
بررسی میزان تاثیر دارو بر بیماری و اثرات جانبی آن
تشخیص و پیش‌بینی انواع بیماری ها مانند تشخیص و یا پیش‌بینی انواع سرطان
تجزیه و تحلیل داده‌های موجود در سیستمهای اطلاعات سلامت
تحلیل عکسهای پزشکی
تجزيه و تحليلهاي مربوط به DNA
كشف ناهنجاري ها و اسناد جعلي
کتابداری و اطلاع رسانی
وضع آینده بازار
گرایش مشتریان و شناخت سلیقه‌های عمومی

وبسایت انگلیسی و شرکت های زیرمجموعه:

برخی از مشتریان شرکت :

پردازش زبان طبیعی

پردازش زبان طبیعی (NLP) زیرشاخه ای از هوش مصنوعی (AI) است که به تعامل بین رایانه و زبان های انسانی می پردازد و شامل استفاده از الگوریتم ها برای تجزیه و تحلیل، درک، و تولید متن و گفتار زبان طبیعی است. هدف NLP این است که ماشین ها را قادر سازد تا زبان گفتاری یا نوشتاری انسان را درک کنند و به طور مناسب پاسخ دهند. این فناوری طیف وسیعی از کاربردها، از دستیارهای شخصی مانند سیری و الکسا گرفته تا ترجمه زبان، تحلیل احساسات و تشخیص گفتار را دارد.

NLP در سال های اخیر به لطف پیشرفت در یادگیری ماشین، یادگیری عمیق و شبکه های عصبی پیشرفت های قابل توجهی داشته است. این نوآوری‌ها کامپیوترها را قادر می‌سازد تا الگوها و ساختارهای زبان را پردازش و رمزگشایی کنند و به آنها اجازه می‌دهد تا معنای کلمات و عبارات را درک کنند. با ظهور کلان داده ها و فراوانی محتوای دیجیتال، NLP برای کمک به کسب و کارها در درک داده های بدون ساختار و به دست آوردن بینش در مورد رفتار مشتری بسیار مهم تر از همیشه شده است.

پردازش زبان طبیعی (NLP) شامل توسعه الگوریتم‌ها و مدل‌های محاسباتی است که رایانه‌ها را قادر می‌سازد تا زبان انسانی را درک، تفسیر و تولید کنند. هدف NLP پر کردن شکاف بین انسان و ماشین با اجازه دادن به رایانه‌ها برای پردازش و تجزیه و تحلیل حجم زیادی از داده‌های زبان طبیعی، مانند متن و گفتار، به روشی دقیق و معنادار است. NLP در سال‌های اخیر به یک حوزه مهم تحقیق و توسعه تبدیل شده است، زیرا کسب‌وکارها و سازمان‌های بیشتری به دنبال استفاده از قدرت داده‌های زبان طبیعی برای بهبود عملکرد خود و کسب مزیت رقابتی هستند.

سطوح تحلیل زبانی:

تکنیک‌های پردازش زبان طبیعی:

برنامه های کاربردی NLP امروزه

امروزه، کسب‌وکارها از NLP برای بهبود خدمات مشتری، بهبود بهینه‌سازی موتور جستجو (SEO)، خودکارسازی وظایف اداری و توسعه ربات‌های گفتگو و دستیاران مجازی استفاده می‌کنند. NLP همچنین در صنعت مراقبت های بهداشتی برای تجزیه و تحلیل داده های بیماران، تشخیص بیماری ها و توسعه برنامه های درمانی استفاده می شود. در صنعت حقوقی، NLP برای تجزیه و تحلیل اسناد و قراردادهای قانونی استفاده می شود. با افزایش داده های بزرگ، NLP بیش از هر زمان دیگری اهمیت پیدا می کند و انتظار می رود که کاربردهای آن در سال های آینده افزایش یابد. امروزه درک برنامه های NLP برای کسب و کارها و سازمان هایی که به دنبال جلوتر از منحنی هستند و از این فناوری برای دستیابی به اهداف خود استفاده می کنند ضروری است.

مزایای فناوری NLP

فناوری پردازش زبان طبیعی (NLP) مزایای قابل توجهی را برای مشاغل در صنایع مختلف ارائه می دهد. اولاً، فناوری NLP به کسب‌وکارها امکان می‌دهد تا به طور مؤثر مقادیر زیادی از داده‌های متنی را طبقه‌بندی و تجزیه و تحلیل کنند، که امکان تصمیم‌گیری مؤثرتر را فراهم می‌کند. همچنین با استفاده از ربات‌های چت که می‌توانند زبان طبیعی را بفهمند و به آن پاسخ دهند، کارهای تکراری و وقت‌گیر مانند درخواست‌های خدمات مشتری را خودکار می‌کند. علاوه بر این، فناوری NLP می‌تواند به شرکت‌ها کمک کند تا با تجزیه و تحلیل بازخورد و احساسات در بررسی‌ها، پست‌های رسانه‌های اجتماعی و سایر منابع، مشتریان خود را بهتر درک کنند. از این بینش می توان برای بهبود محصولات و خدمات و همچنین رضایت مشتری استفاده کرد. پیاده سازی فناوری NLP همچنین می تواند با کاهش خطای انسانی در کارهایی مانند ورود داده ها و رونویسی، کارایی و بهره وری را افزایش دهد. به طور کلی، مزایای فناوری NLP قابل توجه است، و آن را به یک دارایی با ارزش برای مشاغلی تبدیل می کند که به دنبال بهبود عملکرد و روابط با مشتری هستند.

NLP در بازاریابی دیجیتال

یکی از هیجان انگیزترین کاربردهای NLP در خدمات مشتری است. با استفاده از ابزار NLP برای تجزیه و تحلیل و درک سوالات مشتری، کسب و کارها می توانند راه حل های شخصی و کارآمد را به مشتریان خود ارائه دهند. چت ربات های مبتنی بر NLP نیز به طور فزاینده ای محبوب می شوند و بدون نیاز به دخالت انسان، پشتیبانی ۲۴ ساعته را به مشتریان ارائه می دهند. NLP می‌تواند به کسب‌وکارها کمک کند تا زبان مورد استفاده مشتریان در بررسی‌های آنلاین، پست‌های رسانه‌های اجتماعی و تعاملات خدمات مشتری را درک کنند. با استفاده از NLP در بازاریابی دیجیتال، کسب‌وکارها می‌توانند بینشی در مورد رفتار مشتری، ترجیحات و احساسات نسبت به محصولات یا خدمات کسب کنند. این داده‌ها می‌توانند برای بهبود استراتژی‌های بازاریابی، شخصی‌سازی پیام‌ها و افزایش تعامل با مشتری استفاده شوند.

کاربردهای پردازش زبان طبیعی:

درک زبان طبیعی

درک زبان گفتاری

پردازش متون

استخراج اطلاعات.
خلاصه‌سازی.
تشخیص موضوع.
خوشه‌بندی متون.

بازیابی اطلاعات

جستجوی اطلاعات در مستندات مختلف و بازیابی آنها.
از بین مجموعه‌ای از مستندات، سندهایی را پیدا كنیم كه با درخواست كاربر منطبق باشند.
بازیابی متن.
بازیابی متون گفتاری.
بازیابی تصویر.
بازیابی موسیقی.

ترجمۀ ماشینی:تولید متن

ترجمۀ خودکار جملات از یک زبان طبیعی به زبان طبیعی دیگر به گونه‌ای که فرد بومی زبان مقصد همان مفهومی را دریافت کند که گوینده مدنظر داشته است.

تصحیح املاء و دستور

بازشناسی گفتار

ساخت گفتار از روی متن.

بازشناسی نویسه‌های نوری

سیستم‌های مکالمه گفتاری

سیستم‌های پرسش و پاسخ

ترجمه گفتار به گفتار

در همه ملل دنيا توجه به ابزار زباني مورد توجه خاص زبانشناسان هر منطقه مي باشد. با ورود دانش استفاده از ابزار رايانه اي در عمليات پيچيده زباني بخشي به عنوان پرداش زبان طبيعي در بين گرايش هاي محاسبات رايانه اي مطرح شده است. در واقع، پردازش زبان طبيعی يکی از زيرشاخه‌های با اهميت در حوزه گسترده هوش مصنوعی و دانش زبان‌شناسی‌ است. تلاش عمده در اين زمينه، ماشينی کردن فرايند درک و برداشت مفاهيم بيان شده توسط يک زبان طبيعی انساني است. به تعريف دقيق تر پردازش زبانهای طبيعی عبارت است از استفاده از رايانه به منظور پردازش زبان گفتاری و نوشتاری. پردازش زبانها و مکالمات طبيعي يکي از اموري است که با ورود فناوري رايانهاي به زندگي بشر مورد توجه بسياري از دانشمندان قرار گرفته است.

برخی خدمات اختصاصی شرکت در زمنیه پردازش زبان های طبیعی:

خلاصه‌سازی خودکار
استخراج اطلاعات
درک معنایی اطلاعات
استخراج اطلاعات خاص از یک متن یا یک پایگاه داده بزرگ
بازیابی اطلاعات
ترجمه ماشینی
تشخیص نوری نویسه‌ها
تشخیص گفتار
ویرایش متون
سيستم هاي پرسش و پاسخ انسان با كامپيوتر
یافتن مستندات خاص در یک پایگاه داده (مثل يافتن كتاب هاي مرتبط به هم در يك كتابخانه)
سیستم های اتوماتیک ارتباط با مشتری
انواع ابزارهای پردازش زبان های طبیعی

وبسایت انگلیسی و شرکت های زیرمجموعه:

برخی از مشتریان شرکت :

پردازش صدا

پردازش صدا یکی از جنبه های مهم مهندسی صدا است که شامل دستکاری، تقویت و اصلاح سیگنال های صوتی برای دستیابی به خروجی مورد نظر می باشد. از تولید موسیقی تا طراحی صدای فیلم، پردازش صدا نقشی حیاتی در شکل دادن به تجربه کلی شنیداری ایفا می کند. با پیشرفت تکنولوژی، پردازش صدا در دسترس تر و پیچیده تر شده است و به تولیدکنندگان و مهندسان ،ابزار و تکنیک های فراوانی برای دستیابی به دیدگاه خلاقانه خود ارائه می دهد.

اصول اولیه پردازش صدا

پردازش صدا یک جنبه حیاتی برای ایجاد محتوای صوتی با کیفیت بالا است که شامل دستکاری امواج صوتی با استفاده از تکنیک های مختلف برای افزایش یا اصلاح ویژگی های آنها و ایجاد نتایج مطلوب است. اصول اولیه پردازش صدا شامل چندین عامل کلیدی مانند محدوده دینامیکی، یکسان سازی و فشرده سازی است. محدوده دینامیکی تفاوت بین بلندترین و نرم ترین قسمت های سیگنال صوتی است، در حالی که تساوی به تنظیم تعادل فرکانس در یک صدا برای دستیابی به تعادل آهنگ دلخواه اشاره دارد. فشرده سازی برای کاهش دامنه دینامیکی سیگنال صوتی استفاده می شود و طنین حس فضا و عمق را به صدا اضافه می کند. با اجرای موثر این اصول، مهندسان صدا می توانند صدایی را ایجاد کنند که واضح، ثابت و لذت بخش باشد. پردازش صدا شامل تکنیک های مختلفی مانند فیلتر کردن، یکسان سازی، فشرده سازی و ریورب است. از این تکنیک ها برای افزایش کیفیت صدا، کاهش نویز و ایجاد تجربه شنیداری بهتر استفاده می شود.

هدف اصلی پردازش صدا تغییر ویژگی های صدا برای برآوردن نیازهای خاص است. برای درک نحوه عملکرد آن، لازم است بدانید که صدا موجی است که از طریق یک رسانه عبور می کند. هنگامی که صدا توسط میکروفون ضبط می شود، به سیگنال الکتریکی تبدیل می شود و سپس توسط مدارهای الکترونیکی یا نرم افزار پردازش می شود. سپس سیگنال توسط تکنیک های پردازش صدا دستکاری می شود تا به نتیجه دلخواه برسد.

برخی از خدمات اختصاصی پردازش صوت شرکت:

تشخیص صدا
انواع سیستم های کنترل و فرمان از طریق گفتار و صدا
انواع سیستم های امنیتی صوتی
شناسایی گوینده
شناسایی گفتار
بهینه سازی صدای ضبط شده
ترجمه گفتار
انواع سیستم های بازشناسی گفتار
ترکیب و تشخیص صحبت
حذف نویز از روی صدا
تولید صدا

تکنیک های پردازش صدا با تغییر دامنه، فرکانس و فاز امواج صوتی کار می کنند. به عنوان مثال، فیلتر کردن برای حذف فرکانس های ناخواسته از سیگنال صوتی استفاده می شود. این تکنیک شامل عبور سیگنال از فیلتری است که تنها به فرکانس‌های خاصی اجازه عبور می‌دهد در حالی که بقیه را مسدود می‌کند. از طرف دیگر، اکولیزاسیون برای تقویت یا کاهش فرکانس های خاص برای ایجاد تعادل بهتر در صدا استفاده می شود.

تفاوت بین آنالوگ و دیجیتال

در پردازش صدا، درک تفاوت بین سیگنال های آنالوگ و دیجیتال مهم است. سیگنال های آنالوگ پیوسته هستند و می توانند هر مقدار را در یک محدوده دریافت کنند، در حالی که سیگنال های دیجیتال گسسته هستند و فقط می توانند مقادیر خاصی را دریافت کنند. سیگنال‌های آنالوگ اغلب در تجهیزات صوتی قدیمی‌تر، مانند صفحه‌های وینیل و نوار کاست، استفاده می‌شوند، در حالی که سیگنال‌های دیجیتال در دستگاه‌های مدرن، مانند سی‌دی‌ها و پخش‌کننده‌های MP3 استفاده می‌شوند. مزیت اصلی سیگنال های دیجیتال این است که می توان آنها را به راحتی با استفاده از رایانه دستکاری و پردازش کرد. سیگنال های دیجیتال را می توان فشرده، ویرایش و بدون افت کیفیت ارسال کرد. در مقابل، سیگنال های آنالوگ بیشتر مستعد نویز و اعوجاج هستند که می تواند کیفیت سیگنال صوتی را کاهش دهد. بنابراین، انتخاب روش های پردازش سیگنال مناسب بر اساس نوع سیگنال مورد استفاده بسیار مهم است.

وبسایت انگلیسی و شرکت های زیرمجموعه:

برخی از مشتریان شرکت :

پردازش تصویر

پردازش تصویر به بخشی جدایی ناپذیر از زندگی روزمره ما تبدیل شده است، از بهبود عکس ها در تلفن های ما تا تجزیه و تحلیل تصاویر پزشکی برای تشخیص. این یک زمینه گسترده است که تکنیک ها و الگوریتم های مختلفی را برای دستکاری و تجزیه و تحلیل تصاویر دیجیتال در بر می گیرد. پردازش تصویر شیوه تعامل ما با داده های بصری را متحول کرده است و راه های جدیدی را در زمینه هایی مانند پزشکی، مهندسی و سرگرمی باز کرده است.

پیشرفت ها در پردازش تصویر قابل توجه بوده است و راه را برای تحقیقات و نوآوری های جدید هموار کرده است. به عنوان مثال، پردازش تصویر پزشکی پزشکان را قادر می سازد تا بیماری ها را زودتر تشخیص دهند و به نتایج درمانی بهتری منجر شود. به طور مشابه، تکنیک های پردازش تصویر توسعه خودروهای خودران را تسهیل کرده است، جایی که دوربین ها و حسگرها برای تجزیه و تحلیل استفاده می شوند.

پردازش تصاویر دارای دو شاخه عمدهٔ بهبود تصاویر و بینایی ماشین است. بهبود تصاویر دربرگیرندهٔ روشهایی چون استفاده از فیلتر محوکننده و افزایش تضاد برای بهتر کردن کیفیت دیداری تصاویر و اطمینان از نمایش درست آنها در محیط مقصد (مانند چاپگر یا نمایشگر رایانه)است، در حالی که بینایی ماشین به روشهایی می‌پردازد که به کمک آنها می‌توان معنی و محتوای تصاویر را درک کرد تا از آنها در کارهایی چون رباتیک و محور تصاویر استفاده شود.

در معنای خاص آن پردازش تصویر عبارتست از هر نوع پردازش سیگنال که ورودی یک تصویر است مثل عکس یا صحنه‌ای از یک فیلم. خروجی پردازشگر تصویر می‌تواند یک تصویر یا یک مجموعه از نشانهای ویژه یا متغیرهای مربوط به تصویر باشد. اغلب تکنیک‌های پردازش تصویر شامل برخورد با تصویر به عنوان یک سیگنال دو بعدی و بکاربستن تکنیک‌های استاندارد پردازش سیگنال روی آنها می‌شود. پردازش تصویر اغلب به پردازش دیجیتالی تصویر اشاره می‌کند ولی پردازش نوری و آنالوگ تصویر هم وجود دارند. این مقاله در مورد تکنیک‌های کلی است که برای همه آنها به کار می‌رود.

اهمیت پردازش تصویر

پردازش تصویر یک جنبه ضروری در هر صنعتی است که با محتوای بصری سروکار دارد. در دنیای دیجیتال امروزی، استفاده از تصاویر باکیفیت در ارائه یک تصویر حرفه ای و صیقلی به مشتریان بسیار مهم است. پردازش تصویر شامل دستکاری تصاویر دیجیتال برای افزایش کیفیت، بهبود وضوح آنها و حذف هر گونه نقص است. اهمیت پردازش تصویر به کسب و کارها این امکان را می دهد که محتوای بصری جذابی ایجاد کنند که توجه مخاطبان را به خود جلب کند. با استفاده از ابزارها و تکنیک های پیشرفته پردازش تصویر، کسب و کارها می توانند تصاویری با کیفیت بالا ایجاد کنند که در بازاریابی، تبلیغات، برندسازی و توسعه محصول بسیار مهم هستند.

در زیر پروژه‌هایی که در زمینهٔ پردازش تصاویر پیاده‌سازی شده است، توضیح داده می‌شود. این پروژه‌ها با استفاده از پردازش تصویر، شمارش و اندازه‌گیری اشیا، دسته‌بندی اشیا، تشخیص عیوب مثل تشخیص ترک، و بسیاری عملیات دیگر را انجام می‌دهند.

اندازه‌گیری و کالیبراسیون
جداسازی پینهای معیوب
بازرسی لیبل و خواندن بارکد
بازرسی عیوب چوب
بازرسی قرص
بازرسی و دسته‌بندی زعفران
درجه‌بندی و دسته‌بندی کاشی
بازرسی میوه
بازرسی شماره چک
بینایی ماشینی

بینایی رایانه‌ای (به انگلیسی: Computer vision) یا بینایی ماشینی (به انگلیسی: Machine vision) یکی از شاخه‌های علوم کامپیوتر است که شامل روش‌های مربوط به دستیابی تصاویر، پردازش، آنالیز و درک محتوای آن‌ها است. معمولاً این پردازش‌ها تصاویر تولید شده در دنیای واقعی را به عنوان ورودی دریافت و داده‌هایی عددی یا سمبلیک را به عنوان خروجی تولید می‌کنند، مانند در شکل‌هایی از تصمیم‌گیری. یکی رویه‌های توسعهٔ این شاخه بر اساس شبیه‌سازی توانایی بینایی انسان در رایانه است. بینایی رایانه‌ای به مسائل مختلفی از جمله استخراج داده از عکس، فیلم، مجموعه چند عکس از زوایای مختلف و پردازش تصاویر پزشکی می‌پردازد. معمولاً ترکیبی از روش‌های مربوط به پردازش تصاویر و ابزارهای یادگیری ماشینی و آمار برای حل مسایل مختلف در این شاخه استفاده می‌گردد.

منافع و کاربردهای استفاده از تکنیک های پردازش تصویر به شرح زیر است:

افزایش سرعت و کیفیت تولید
کاهش ضایعات
اصلاح روند تولید
گسترش کنترل کیفیت

کاربردهای پردازش تصویر

یکی از کاربردهای مهم پردازش تصویر در زمینه تصویربرداری پزشکی است که در آن برای بهبود کیفیت تصویر و استخراج اطلاعات دقیق از تصاویر پزشکی مانند اشعه ایکس، سی تی اسکن و ام آر آی استفاده می شود. تکنیک‌های پردازش تصویر در زمینه نظارت نیز به کار می‌رود، جایی که از آن برای تجزیه و تحلیل و تفسیر فیلم‌های ویدئویی، ردیابی اشیاء مورد علاقه و تشخیص ناهنجاری‌ها استفاده می‌شود. علاوه بر این، پردازش تصویر در زمینه سنجش از دور مورد استفاده قرار می گیرد، جایی که برای تجزیه و تحلیل تصاویر ماهواره ای و عکس های هوایی برای استخراج اطلاعات در مورد سطح زمین، مانند پوشش زمین، پوشش گیاهی و منابع آب استفاده می شود. این برنامه ها پتانسیل گسترده پردازش تصویر را برای حل مشکلات دنیای واقعی و کمک های معنادار به جامعه نشان می دهند.

برخی از خدمات اختصاصی پردازش تصویر شرکت:

تشخیص و شناسایی چهره
تشخیص و شناسایی الگو کف دست، عنبیه، اثر انگشت.
انواع سیستمهای شناسایی و خواندن پلاک خودرو به صورت کاملاً اتوماتیک
تشخیص نوری نویسه ها
شناسایی و تشخیص دست خط
تبدیل اسناد کاغذی به الکترونیکی
سیستم های تشخیص و ردیابی حرکت
سیستم های تشخیص و خواندن انواع بارکد
سیستم های نظارت بر روی نوار تولید، نوار نقاله و ربات ها
مباحث مربوط به بازی ها و گرافیک کامپیوتری
مباحث مرتبط با بینایی ماشین و دریافت، آنالیز و استخراج داده ها
بهینه سازی تصاویر

آینده پردازش تصویر هیجان انگیز است و پتانسیل بسیار زیادی برای مشاغل و افراد دارد. با پیشرفت در یادگیری ماشین، هوش مصنوعی و بینایی کامپیوتری، پردازش و تجزیه و تحلیل تصاویر در سطح بی سابقه ای از دقت و سرعت امکان پذیر است. استفاده از الگوریتم‌های یادگیری عمیق در پردازش تصویر، توسعه سیستم‌های هوشمندی را امکان‌پذیر کرده است که می‌توانند تصاویر را درک و تفسیر کنند و آن‌ها را در طیف وسیعی از کاربردها، از وسایل نقلیه خودران گرفته تا تصویربرداری پزشکی، مفید می‌سازد. علاوه بر این، ادغام محاسبات ابری و محاسبات لبه با فناوری‌های پردازش تصویر، پردازش حجم زیادی از تصاویر را در لحظه امکان‌پذیر کرده است و فرصت‌های جدیدی را برای کسب‌وکارها برای بهبود عملکردشان باز می‌کند. همانطور که به جلو می رویم، آینده پردازش تصویر به تکامل خود ادامه خواهد داد و نحوه تعامل ما با اطلاعات بصری را تغییر خواهد داد.

نشر و چاپ کتاب در اروپا

در حال حاضر خدمات چاپ کتب به شرح زیر ارائه می شود :

وبسایت انگلیسی و شرکت های زیرمجموعه:

برخی از مشتریان شرکت :

ثبت شرکت در اروپا و انگلستان

مزایای ثبت شرکت در انگلستان :

اعتبار بیشتر در فعالیت های تجاری شما

عدم اعمال بسیاری از تحریم ها که بر علیه ایران تصویب شده

حضور در بازار جهانی و تونایی تجارت در خارج از کشور

سرعت بسیار بالا و هزینه فوق العاده کم در ثبت شرکت

بدون نیاز به داشتن اقامت، مسکن یا حضور در انگلستان

برای ثبت لازم نیست به انگلستان سفر کنید

فقط یک نفر برای ثبت شرکت کافی است

میتوانید حتی اگر در انگلستان تجارتی ندارید شرکت ثبت نمائید

بر خلاف سایر حوزه های قضایی، هیچ محدودیتی در ثبت شرکت بریتانیا وجود دارد

انواع شرکت هایی که میتوان در انگلستان ثبت کرد:

وبسایت انگلیسی و شرکت های زیرمجموعه:

برخی از مشتریان شرکت :

پیش بینی و تحلیل فروش و تقاضا

وبسایت انگلیسی و شرکت های زیرمجموعه:

برخی از مشتریان شرکت :

پنهان نگاری

استگانوگرافی چیست؟

انواع مختلف استگانوگرافی

روش های استگانوگرافی

پنهان نگاری در مقابل رمزگذاری داده ها

نرم افزار پنهان نگاری(نهان نگاری) اطلاعات ویژه سازمان هانرم افزار پنهان نگاری(نهان نگاری) اطلاعات ویژه سازمان ها

وبسایت انگلیسی و شرکت های زیرمجموعه:

برخی از مشتریان شرکت :

سیستم های هوش تجاری

وبسایت انگلیسی و شرکت های زیرمجموعه:

برخی از مشتریان شرکت :

سیستم های خبره

اجزای یک سیستم خبره

انواع سیستم های خبره موجود:

نمونه هایی از سیستم های خبره موفق:

MYCIN یک سیستم متخصص پزشکی که به تشخیص عفونت های باکتریایی کمک می کند.

DENDRAL یک سیستم خبره که به شیمیدانان کمک می کند تا مولکول های آلی ناشناخته را شناسایی کنند.

PROSPECTOR سیستمی که به زمین شناسان در اکتشاف مواد معدنی کمک می کند.

XCON سیستمی که به پیکربندی سفارشات برای رایانه های IBM کمک می کند.

R1/XCONFLICT سیستمی که توسط Digital Equipment Corporation برای پیکربندی کامپیوترهای VAX خود استفاده می شود.

INTERNIST-I یک سیستم متخصص پزشکی که به تشخیص بیماری ها بر اساس علائم کمک می کند.

CASNET یک سیستم خبره که در نیروی هوایی ایالات متحده برای برنامه ریزی لجستیک استفاده می شود.

مزایای استفاده از سیستم های خبره

مشکلات استقرار سیستم­های خبره:

وبسایت انگلیسی و شرکت های زیرمجموعه:

برخی از مشتریان شرکت :

سیستم های فازی

هدایت و کنترل تاسیسات پویا (ماشین لباس شویی، قطار، آسانسور، جرثقیل، ترمز ABS، کنترل خودکار هواپیما، ...)

دستگاه های صوتی و تصویری

موتورهای جست و جو

روباتیک

مهندسی پزشکی

تجهیزات پزشکی

کنترل تاسیسات

ریسک شناسی

کارهای آماری و ارزیابی جهت تصمیم گیری مدیران

وبسایت انگلیسی و شرکت های زیرمجموعه:

برخی از مشتریان شرکت :

یادگیری ماشین چیست؟

اهمیت داده ها

پیشرفت ها و برنامه های کاربردی آینده

برخی از زمینه هایی که یادگیری ماشین در آن ها کاربرد دارد:

روانشناسی

فلسفه

تئوری اطلاعات

آمار و احتمالات

تئوری کنترل

کنترل روبات

داده کاوی

تشخیص گفتار

شناسائی متن

پردازش داده های اینترنتی

بازی های کامپیوتری

وبسایت انگلیسی و شرکت های زیرمجموعه:

برخی از مشتریان شرکت :

کلان داده

موارد استفاده Big Data در انواع صنایع:

چالش های این حوزه:

وبسایت انگلیسی و شرکت های زیرمجموعه:

مشکلات استقرار سیستمهای خبره: