هل تحتاج إلى بناء نماذج مالية أو تحليل بيانات جداول البيانات؟ تقوم هذه المهارة بإنشاء ملفات Excel مع الصيغ والتنسيق وتحليل البيانات. تقوم بإعادة حساب الصيغ تلقائيًا لضمان الدقة.

تفشل نماذج تعلم الآلة غالبًا في الإنتاج بسبب تسرب البيانات والتقييم غير الصحيح وأخطاء التدريب. تكشف هذه المهارة أكثر من 30 نمطًا مضادًا حرجًا وتساعد على منع النتائج غير الصالحة عبر فحص الكود وتقسيمات البيانات قبل التدريب.

التغييرات اليدوية في قاعدة البيانات تُعطّل التعاون في الفريق وتُعرّض البيانات للخسارة. توفّر هذه المهارة إرشادات مُنظّمة للترحيلات الآمنة للمخططات باستخدام Prisma و Drizzle مع دعم التراجع وتكامل CI/CD.

بناء تصورات بيانات مخصصة وتفاعلية دون الاعتماد على مكتبات الرسوم البيانية الجاهزة. يرشدك هذا الدليل خلال إنشاء مخططات ورسوم بيانية وخرائط جغرافية متجاوبة باستخدام D3.js للحصول على أقصى مرونة وتحكم.

فهم أنماط نمذجة البيانات أمر بالغ الأهمية لبناء أطر عمل وكلاء الذكاء الاصطناعي القابلة للصيانة. توفر هذه المهارة تحليلاً منظماً لاستراتيجيات الكتابة وأنماط التعديل وأساليب التسلسل لاتخاذ قرارات معمارية مستنيرة.

تحتاج الفرق التقنية إلى أُطر منظمة لمقارنة أدوات متعددة بموضوعية عند اتخاذ القرارات المعمارية. تدمج هذه المهارة مخرجات التحليل في مصفوفات قرارات مع توصيات واضحة وتوثيق المفاضلات لأي مقارنة إطارات.

بناء نماذج التعلم الآلي الجاهزة للإنتاج يتطلب بنية تحتية معقدة للتدريب الموزع. تقوم هذه المهارة بأتمتة خط الأنابيب بالكامل من تصميم البنية المعمارية إلى النشر السحابي باستخدام منصة Flow Nexus.

يتطلب بناء الوكلاء ذاتية التعلم تتبع التجارب وتحسين اتخاذ القرار بمرور الوقت. توفر هذه المهارة أنماط التعلم التكيفي لـ ReasoningBank باستخدام قاعدة البيانات المتجهية عالية الأداء من AgentDB لتحقيق بحث عن الأنماط أسرع بـ 150 مرة وإدارة الذاكرة.

غالبًا ما يفشل تدريب تعلم الآلة بأسباب غير واضحة. هذه المهارة تنشئ وكيلًا متخصصًا يحلل بشكل منهجي سجلات التدريب ومنحنيات الخسارة وكود النموذج لتحديد الأسباب الجذرية مثل مشكلات معدل التعلم أو انهيار النمط أو مشكلات البنية.

تحويل أبحاث التعلم الآلي إلى كود إنتاجي. احصل على تنفيذ expert للهندسة العصبية، وتدريبات النماذج، وتحسينات الأداء مع اختبار والتحقق الشامل.

قواعد البيانات المتجهية التقليدية بطيئة وتستهلك الكثير من الذاكرة. يقدم AgentDB بحثًا دلاليًا أسرع بـ 150 مرة مع أوقات استعلام أقل من ميلي ثانية وتقليل الذاكرة بمقدار 4-32 مرة من خلال التكميم المتقدم. قم ببناء أنظمة RAG ومحركات البحث الدلالي وقواعد المعرفة الذكية بسهولة.

تستهلك قواعد بيانات المتجهات ذاكرة هائلة وتعاني من بطء البحث على نطاق واسع. توفر هذه المهارة تقنيات تحسين مثبتة بما في ذلك التكميم وفهرسة HNSW والتخزين المؤقت لتحقيق تحسينات في الأداء بمعدل 150x-12,500x مع تقليل استخدام الذاكرة بمعدل 4-32x.

وكلاء الذكاء الاصطناعي يفقدون السياق بين الجلسات، مما يجعلهم غير فعالين للمهام طويلة المدى. توفر هذه المهارة أنماط تكامل AgentDB لذاكرة الجلسة والتخزين طويل المدى وتعلم الأنماط بحيث يتذكر الوكلاء التفاعلات ويتحسنون بمرور الوقت.

يتطلب بناء وكلاء ذكاء اصطناعي ذاتيين التعلم تنفيذ خوارزميات تعلم معقدة من الصفر. توفر AgentDB Learning Plugins وصولاً جاهزاً للاستخدام إلى تسع خوارزميات مثبتة الفعالية بما في ذلك Decision Transformer و Q-Learning، مما يمكّنك من تدريب وكلاء مستقلين يتحسنون من خلال الخبرة.

قم ببناء أنظمة ذكاء اصطناعي متعددة الوكلاء متطورة مع مزامنة قاعدة بيانات دون ميلي ثانية وقدرات بحث متقدمة. تتيح ميزات AgentDB المتقدمة قواعد بيانات متجهات موزعة مع مقاييس مخصصة وبحث هجين وشبكات QUIC لتطبيقات الذكاء الاصطناعي على نطاق الإنتاج.

تتبع سلوك المستخدم أمر ضروري للحصول على رؤى المنتج، لكن تنفيذ التحليلات بشكل غير صحيح قد يكشف بيانات المستخدم الحساسة. هذا الدليل يرشدك خلال تنفيذ Mixpanel الآمن مع حماية PII المدمجة وعمليات مراجعة الكود.

توفر هذه المهارة أوامر موثقة لواجهة سطر الأوامر Supabase CLI. يمكنك إدارة مشاريع Supabase وقواعد البيانات والترحيلات ودوال Edge Functions والتخزين مباشرة من مساعد الذكاء الاصطناعي الخاص بك دون تبديل السياق.

ترحيلات قاعدة البيانات باستخدام Flyway تتطلب تحويلًا للتغييرات المخططة للمخطط عبر الإنترنت. تحول هذه المهارة نصوص ترحيل SQL القياسية إلى تنسيق OSC للنشر بدون توقف.

توفر هذه المهارة أدوات لإنشاء وتحرير وتحليل جداول Excel. تتعامل مع الصيغ والتنسيق وتحليل البيانات وإعادة حساب الصيغ باستخدام LibreOffice. مثالية لمهام النمذجة المالية ومعالجة البيانات وأتمتة جداول البيانات.

العمل مع مجموعات البيانات الكبيرة التي تتجاوز سعة الذاكرة العشوائية يسبب أخطاء في الذاكرة وأداء بطيء. يستخدم Vaex التقييم الكسول وتعيين الذاكرة لمعالجة مليارات الصفوف فوريًا دون تحميل البيانات في الذاكرة.