Soluciones de machine learning

El machine learning, o aprendizaje automático en español, es una rama de la inteligencia artificial que se basa en desarrollar algoritmos y modelos que permiten a los ordenadores aprender patrones y tomar decisiones o hacer predicciones en base a esos patrones identificados en los datos.

¿Cómo implementamos una solución de machine learning en emrpresas?

YusApi realiza una aplicación efectiva de las técnicas de machine learning para que nuestros clientes obtengan decisiones inteligentes y eliminen procesos repetitivos. Nuestro enfoque de implementación sigue un proceso meticuloso y orientado a resultados.

Así es el proceso de implementación

Definición del problema

Comprender el problema, definir los objetivos que queremos alcanzar con el machine learning

Recopilación de datos

Recopilamos y preparamos los datos. Los preprocesamos para eliminar valores atípicos, valores perdidos o errores.

Selección de características

Seleccionamos las vatiables que se utilizarán para entrenar el modelo. Identificamos las características claves para hacer predicciones precisas.

División de datos

Dividimos los datos en conjuntos de entrenamiento, validación y prueba.

Selección del algoritmo

Se selecciona el algoritmo de machine learning más adecuado, dependiendo del problema, naturaleza de los datos y objetivos a alcanzar.

Entrenamiento del modelo

Durante el entrenamiento el modelo ajusta sus parámetros de manera que pueda hacer predicciones precisas sobre datos no vistos.

Evaluación del modelo

Utilizamos métricas de evaluación específicas para medir precisión, sesgo, varianza, etc.

Ajuste del modelo

Selecionamos diferentes valores, exploramos diferentes arquitecturas de modelos y realizamos técnicas de regularización.

Despliegue del modelo

Lo desplegamos en un entorno de producción donde se puede realizar predicciones en tiempo real sobre nuevos datos.

Monitoreo y mantenimiento

Se monitorea el rendimiento del modelo en producción y se realizan ajustes periódicos para mantener el rendimiento.

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Ejemplos de soluciones de machine learning

A partir de documentos

Capturamos datos de cualquier tipo de documento con cualquier extensión en los que dichos archivos tienen un gran volumen de datos.

A partir de bases de datos

Contamos con metodologías que nos permiten una conexión directa con los almacenes de datos lo que nos permite integrar APIs propias para automatizar dicho proceso.

A partir de sensores

Si tu negocio cuenta con sensorística bien en el proceso productivo, o bien en el proceso de calidad del producto, podemos extraer dichos datos para que sean de ayuda en una toma de decisiones valiosa.

A partir de aplicaciones empresariales

Los datos generados por softwares de gestión de empresas como CRM , ERP o WMS (sistemas de gestión de almacenes).