បង្កើនប្រសិទ្ធភាពប្រតិបត្តិការហៅទូរសព្ទ៖ របៀបរៀនម៉ាស៊ីនកាត់បន្ថយពេលវេលា និងការចំណាយ

ការប្រកួតប្រជែង៖

ប្រតិបត្តិករសេវាកម្មគ្រប់គ្រងនាំមុខគេ (MSO) ប្រឈមមុខនឹងភាពគ្មានប្រសិទ្ធភាពនៃប្រតិបត្តិការនៅក្នុងមជ្ឈមណ្ឌលហៅទូរសព្ទរបស់ពួកគេ ដែលកំណត់លក្ខណៈដោយពេលវេលានៃការហៅទូរសព្ទយូរ។ គោលដៅគឺដើម្បីសម្រួលប្រតិបត្តិការ និងកាត់បន្ថយការចំណាយដោយការបង្កើនប្រសិទ្ធភាពដំណើរការដោះស្រាយបញ្ហារបស់អតិថិជន។

ដំណោះស្រាយ៖

សេវាកម្មបង្កើនប្រសិទ្ធភាព Machine Learning (ML) របស់យើងត្រូវបានប្រើប្រាស់ដើម្បីបំប្លែងប្រតិបត្តិការរបស់មជ្ឈមណ្ឌលហៅទូរសព្ទ។ សេវាកម្មមានជំហានដូចខាងក្រោមៈ

• លក្ខណៈវិស្វកម្ម៖ យើងបានវិភាគ និងគណនាមគ្គុទ្ទេសក៍ដោះស្រាយបញ្ហាអន្តរសកម្ម ដើម្បីស្រង់ចេញ និងដំណើរការគន្លឹះ និង/ឬចំណុចទិន្នន័យដែលពាក់ព័ន្ធ។
• ការអភិវឌ្ឍន៍គំរូ៖ ក្រុមអ្នកជំនាញ ML របស់យើងបានបង្កើត និងបណ្តុះបណ្តាលគំរូស្មុគ្រស្មាញ ដែលអាចទស្សន៍ទាយបញ្ហា និងដំណោះស្រាយជាមួយនឹងកម្រិតខ្ពស់នៃភាពត្រឹមត្រូវ។
• ការ​បង្កើត​បរិស្ថាន៖ ដោយប្រើប្រាស់បច្ចេកវិទ្យាដូចជា TensorFlow, Docker យើងបានសាងសង់ម៉ាស៊ីន ML ស្វ័យប្រវត្តិដែលបើកបរដោយខ្លួនឯង ដែលត្រូវបានរចនាឡើងសម្រាប់ទំហំ និងប្រសិទ្ធភាព។
• ការរួមបញ្ចូលម៉ាស៊ីន ML៖ ជំហានចុងក្រោយពាក់ព័ន្ធនឹងការរួមបញ្ចូលម៉ាស៊ីន ML ដែលបង្កើតដោយផ្ទាល់ខ្លួនទៅក្នុងប្រព័ន្ធដែលមានស្រាប់របស់ MSO ដើម្បីគាំទ្រការវិភាគ និងការសម្រេចចិត្តតាមពេលវេលាជាក់ស្តែង។

លទ្ធផល និងអត្ថប្រយោជន៍៖

• ការជំរុញប្រសិទ្ធភាព៖ ប្រព័ន្ធ ML កាត់បន្ថយពេលវេលាគ្រប់គ្រងការហៅទូរសព្ទជាមធ្យម 5 នាទី។
• ការព្យាករណ៍ច្បាស់លាស់៖ ម៉ូដែល ML ទទួលបានភាពត្រឹមត្រូវ 99.9% សម្រាប់ប្រភេទការហៅធម្មតា។
• ប្រសិទ្ធភាពនៃការចំណាយ៖ ការសន្សំប្រាក់រាប់លានដែលរំពឹងទុកជារៀងរាល់ឆ្នាំបង្ហាញពីផលប៉ះពាល់ផ្នែកហិរញ្ញវត្ថុនៃសេវាកម្ម ML Optimization របស់យើង។