ہم کیسے مدد کر سکتے ہیں؟
ایک سوال منتخب کریں یا اپنا پیغام بھیجیں
فوری سوالات
ہم 'نارمل' رویے کی شناخت کرنے، موسمی رجحانات اور قابل قبول تغیرات کی نشاندہی کرنے کے لیے آپ کے تاریخی ڈیٹا کا تجزیہ کرتے ہیں۔
ہم سب سے متعلقہ ڈیٹا پوائنٹس نکالتے ہیں جو غیر معمولی واقعات سے گہرا تعلق رکھتے ہیں، خام ڈیٹا کو مشین لرننگ الگورتھم کے لیے موزوں فارمیٹ میں تبدیل کرتے ہیں۔
ہم غیر زیرِ نگرانی یا نیم زیرِ نگرانی ماڈلز (جیسے Autoencoders) کی تربیت کرتے ہیں جو لیبل شدہ خراب ڈیٹا کی بڑی مقدار کے بغیر بھی غیر معمولی چیزیں تلاش کرنے میں بہترین ہیں۔
خرابی کا پتہ لگانا تیز ہونا چاہیے۔ ہم ایک ہائی تھروپ پٹ ڈیٹا پائپ لائن (Kafka یا Kinesis کا استعمال کرتے ہوئے) بناتے ہیں جو لائیو ڈیٹا کو براہ راست ماڈل میں اسٹریم کرتی ہے۔
ہم AI کے فیصلوں کو قابل فہم بنانے کے لیے SHAP ویلیوز مرتب کرتے ہیں۔ جب کسی خرابی کا پتہ چلتا ہے، تو سسٹم ایک الرٹ تیار کرتا ہے جس میں دکھایا جاتا ہے کہ کن وجوہات نے اسے متحرک کیا۔
سسٹم لائیو ہو جاتا ہے۔ ہم ایک فیڈ بیک لوپ قائم کرتے ہیں جہاں انسانی تجزیہ کار الرٹس کو لیبل کرتے ہیں، جس سے ماڈل کو مسلسل سیکھنے اور شور کو کم کرنے میں مدد ملتی ہے۔
ہم مکمل شفافیت پر یقین رکھتے ہیں۔ آپ ہمیشہ جانیں گے کہ آپ کا پروجیکٹ کہاں ہے اور آگے کیا ہے۔
ہر ہفتے پیش رفت کی رپورٹس
اپنی ٹیم سے بات چیت کریں
واضح ڈیلیوری چیک پوائنٹس
مکمل تکنیکی حوالے
آئیے اپنے پروجیکٹ کے اہداف کے بارے میں بات چیت سے شروع کریں۔