تصميم مخططات قواعد البيانات من الصفر أو تحسين المخططات الموجودة أمر معقد. توفر هذه المهارة أنماطًا مثبتة للتطبيع والفهرسة والترحيلات وتحسين الأداء عبر قواعد بيانات SQL وNoSQL.

النمذجة المالية تتطلب حسابات معقدة واختبار السيناريوهات. تقوم هذه المهارة بأتمتة تقييمات التدفقات النقدية المخصومة، وتحليل الحساسية، ومحاكاة مونت كارلو لاتخاذ قرارات استثمارية دقيقة.

تحسب هذه المهارة النسب المالية الرئيسية من الميزانيات العمومية وبيانات الدخل والتدفقات النقدية. توفر تحليلاً استثمارياً مع معايير الصناعة والتوصيات القابلة للتنفيذ.

تحتاج فرق التسويق إلى قياس فاعلية الحملات عبر منصات متعددة. تقوم هذه المهارة بحساب معدلات التفاعل وعائد الاستثمار ومؤشرات كفاءة التكلفة لتقديم توصيات تحسين مدعومة بالبيانات.

يتطلب بناء خطوط أنابيب تعلم الآلة خبرة في نشر النماذج والمراقبة وممارسات MLOps. توفّر هذه المهارة أدوات جاهزة للإنتاج لنشر نماذج تعلم الآلة، ودمج LLMs، وبناء أنظمة RAG قابلة للتوسع مع موثوقية على مستوى المؤسسات.

المطالبات العامة تنتج استجابات غير متسقة من الذكاء الاصطناعي. توفر هذه المهارة أنماطًا مثبتة وأدوات تحسين للتفاعلات الاحترافية مع نماذج اللغة الكبيرة. حوّل الطلبات المبهمة إلى مخرجات دقيقة وموثوقة باستخدام تقنيات التفكير المتسلسل والتعلم بالأمثلة القليلة والمطالبات المنظمة.

صمم اختبارات A/B صارمة وتجارب مع تحليل القوة الإحصائية المناسب. أنتج نماذج تنبؤية جاهزة للإنتاج باستخدام تقنيات هندسة الميزات المُثبتة وأطر التعلم الآلي.

إنشاء حلول متقدمة للرؤية الحاسوبية مع اكتشاف الكائنات، تجزئة الصور، والتحليل الفيديوي في الوقت الفعلي. توفر هذه المهارة إرشادات متخصصة حول PyTorch و OpenCV و YOLO ومحولات الرؤية للنشر في الإنتاج.

الصور المكررة تهدر مساحة التخزين وتؤثر سلبًا على نماذج التعلم الآلي. تستخدم هذه المهارة تضمينات التعلم العميق لتحديد وإزالة النسخ المطابقة تمامًا والصور شبه المكررة من مجموعات بيانات FiftyOne. تقوم بأتمتة عملية الكشف وتساعدك على تنظيف مجموعات البيانات قبل التدريب.

فهم مجموعات الصور المعقدة يتطلب رؤية كيفية ارتباط العينات في فضاء التضمين. يوجهك هذا المهارة خلال حساب التضمينات واستخدام UMAP أو t-SNE لإنشاء تصورات ثنائية الأبعاد تكشف المجموعات والقيم المتطرفة وتوزيعات الفئات في مجموعات FiftyOne الخاصة بك.

يواجه المستخدمون صعوبة في توسيع منصة FiftyOne للرؤية الحاسوبية بوظائف مخصصة. توفر هذه المهارة إرشادات خطوة بخطوة لبناء المشغلات واللوحات التي تتكامل بسلاسة مع تطبيق FiftyOne.

يتطلب تحميل ملفات الوسائط المحلية في FiftyOne وتشغيل استدلال نموذج ML فهم إنشاء مجموعات البيانات واستيراد التسميات وتطبيق النماذج. توفر هذه المهلة إرشادات خطوة بخطوة لإنشاء مجموعات البيانات واستيراد التسميات بالصيغ القياسية وتطبيق نماذج zoo لمهام الكشف والتصنيف والتجزئة.

غالباً ما يتطلب استيراد مجموعات البيانات اكتشاف التنسيق وتكوينه يدوياً. يكتشف هذا المهارة تلقائياً أنواع الوسائط وتنسيقات التسميات وتجميع المستشعرات لإنشاء مجموعات بيانات FiftyOne منظمة بشكل صحيح.

يتطلب إدارة قاعدة البيانات معرفة عميقة بأنماط SQL وميزات Supabase. توفر هذه المهارة إرشادات متخصصة لإنشاء الجداول وكتابة الترحيلات وتكوين سياسات RLS واستكشاف أخطاء قاعدة البيانات وإصلاحها بثقة.

يتطلب العمل مع منصات سرد القصص أنماطاً متسقة لاستخراج الموضوعات والاقتباسات ورؤى الذكاء الاصطناعي. توفر هذه المهارة أنماطاً جاهزة للاستخدام مع استعلامات Supabase ومطابقة الموضوعات ودمج تحليل الذكاء الاصطناعي.

يتطلب بناء التطبيقات باستخدام SurrealDB فهم قدراتها متعددة النماذج بما في ذلك العلاقات البيانية، والتضمينات المتجهة، والاشتراكات في الوقت الفعلي. توفر هذه المهارة إرشادات شاملة لاستخدام Python SDK لتنفيذ عمليات CRUD والبحث الدلالي وأنماط اجتياز الرسم البياني.

يتطلب بناء خطوط أنابيب استخراج البيانات باستخدام نماذج اللغة الكبيرة مخرجات JSON متسقة ومُحكمة. توفر هذه المهارة إرشادات متخصصة حول استخدام وضع مخطط JSON من Cohere v2 لاستخراج الكيانات بشكل موثوق، والتصنيف، وخطوط أنابيب البيانات المهيكلة.

استخراج بيانات نصية ومرئية تفصيلية من صفحات PDF. تلتقط هذه المهارة بيانات تعريف الخطوط ومواضع النص والصور المعروضة لتمكين سير عمل إنشاء HTML المدعوم بالذكاء الاصطناعي بدقة.

يواجه المستخدمون صعوبات في ربط مستودعات المستندات مع نماذج الذكاء الاصطناعي للحصول على استجابات دقيقة ومُدركة للسياق. توفر هذه المهارة مسار RAG كاملاً يشمل استيعاب المستندات، والبحث المتجهي باستخدام Qdrant، وإنشاء مطالبات مُخصصة لقواعد المعرفة المتخصصة.

عمليات قاعدة البيانات معقدة وعرضة للأخطاء عند تنفيذها يدويًا. توفر هذه المهارة إرشادات حول استخدام Drizzle ORM مع NeonDB Postgres لاستعلامات قاعدة البيانات الآمنة من حيث الأنواع، وإدارة المخططات، والترحيلات.