أ. معالجة اللغة الطبيعية (NLP) وتحليل المشاعر:اكتسب البرمجة اللغوية العصبية (NLP) قوة جذب كبيرة في الآونة الأخيرة ، مما مكّن الآلات من فهم اللغة البشرية وتوليدها. يساعد تحليل المشاعر ، وهو مجموعة فرعية من البرمجة اللغوية العصبية ، الشركات على قياس مشاعر العملاء وآرائهم.

ب. حوسبة الحافة في تحليلات البيانات: أحدثت الحوسبة المتطورة ثورة في تحليلات البيانات من خلال معالجة البيانات بالقرب من المصدر ، وتقليل زمن الوصول ، وتمكين التحليل في الوقت الفعلي في تطبيقات إنترنت الأشياء.

ج. AutoML: التعلم الآلي الآلي (AutoML):يُمكّن المطورين من تبسيط عملية التعلم الآلي عن طريق أتمتة اختيار النموذج وضبط المعلمة الفائقة وهندسة الميزات.

د- الذكاء الاصطناعي القابل للتفسير:مع التبني المتزايد للذكاء الاصطناعي ، ازداد الطلب على نماذج الذكاء الاصطناعي الشفافة والقابلة للتفسير. يسمح الذكاء الاصطناعي القابل للتفسير للمطورين بفهم كيفية وصول نماذج الذكاء الاصطناعي إلى قرارات محددة

أ. معالجة اللغة الطبيعية (NLP) وتحليل المشاعر:اكتسب البرمجة اللغوية العصبية (NLP) قوة جذب كبيرة في الآونة الأخيرة ، مما مكّن الآلات من فهم اللغة البشرية وتوليدها. يساعد تحليل المشاعر ، وهو مجموعة فرعية من البرمجة اللغوية العصبية ، الشركات على قياس مشاعر العملاء وآرائهم.

ب. حوسبة الحافة في تحليلات البيانات:أحدثت الحوسبة المتطورة ثورة في تحليلات البيانات من خلال معالجة البيانات بالقرب من المصدر ، وتقليل زمن الوصول ، وتمكين التحليل في الوقت الفعلي في تطبيقات إنترنت الأشياء.

ج. AutoML: التعلم الآلي الآلي (AutoML): يُمكّن المطورين من تبسيط عملية التعلم الآلي عن طريق أتمتة اختيار النموذج وضبط المعلمة الفائقة وهندسة الميزات.

د- الذكاء الاصطناعي القابل للتفسير: مع التبني المتزايد للذكاء الاصطناعي ، ازداد الطلب على نماذج الذكاء الاصطناعي الشفافة والقابلة للتفسير. يسمح الذكاء الاصطناعي القابل للتفسير للمطورين بفهم كيفية وصول نماذج الذكاء الاصطناعي إلى قرارات محددة