Nuestros entregables


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Modelado predictivo, clasificación y segmentación

Una vez se recolectan los datos relevantes y se identifican los patrones de comportamiento, se realiza una limpieza y transformación de los datos para garantizar mayor su precisión y coherencia en su interpretación.
Posteriormente implementamos un modelo predictivo para predecir el comportamiento futuro de los clientes, analizando los patrones históricos para hacer predicciones precisas.
Y finalmente, clasificamos y segmentamos los datos para agruparlos en diferentes categorías según sus patrones de comportamiento, permitiendo comprender mejor las necesidades de los clientes.



desarrollo de software a la medida

Anális de texto, lenguaje y visión



Con el procesamiento del lenguaje natural (NLP) procesamos y analizamos el lenguaje humano en textos. También hacemos usos de algoritmos de aprendizaje supervisado y no supervisado como la clasificación de texto, la extracción de características, el análisis de sentimiento y la detección de temas, entre otros. Para analizar imágenes y vídeos utilizamos el aprendizaje profundo (deep learning). Haciendo uso de redes neuronales artificiales de múltiples capas para analizar y extraer diferentes características de las imágenes y videos. Utilizamos también,la red neuronal convolucional (CNN) para la detección y clasificación de objetos, reconocimiento facial y de emociones, entre otras.   Para analizar lenguaje se utiliza el NLP y la inteligencia artificial conversacional. Esta última se enfoca en el diseño y desarrollo de sistemas que puedan mantener conversaciones en lenguaje natural con las personas.



MLOps

Ayudamos a las empresas a implementar y escalar modelos de machine learning de manera efectiva y eficiente. Nuestros servicios incluyen la automatización de la construcción y entrenamiento de modelos, la integración de modelos con sistemas empresariales, el monitoreo y evaluación de modelos en producción, y la implementación de actualizaciones y mejoras de modelos de manera ágil y eficiente.

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