Desarrollo e implementación de soluciones a medida utilizando las ultimas herramientas de machine learning e inteligencia artificial.
Aplicaciones como extracción, carga y depuración de datos (ETL o ELT), detección de patrones, anomalías, fraudes, clasificación/segmentación de clientes/productos, forecasting para inventarios, clustering ( agrupamiento de datos), análisis de elasticidad y búsqueda de reglas de asociaciones complejas de datos.
Uso de herramientas como Python con scikit-learn, tensorFLow, CUDA, algoritmos para aprendizaje supervisado (SVM, random forest, redes neuronales, AdaBoost) como no supervisado (k-means, x-means), búsquedas de regla de asociacion fp-growth y PCA.
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Como trabajamos
Entendimiento del problema
Compresión del negocio y problema, búsqueda de mejoras mediante aplicaciones de I.A y analítica de datos. Evaluación de los datos y distintos tipos de información disponible.
Desarrollo del modelo
Diseño de solución personalizada y obtención de modelo de analítica de datos. Test de distintos modelos de Machine Learning y evaluación de desempeño entre ellos.
Paso a producción
Deploy del modelo a ambiente productivo. Soporte continuo a las soluciones desarrolladas y opciones para continuar con actualizaciones y mejoras a los modelos.