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Machine learning

El aprendizaje automático es una rama de la inteligencia artificial que se enfoca en desarrollar algoritmos y modelos que permiten a las máquinas aprender y mejorar por sí solas a partir de la experiencia y los datos.

Una de las características más importantes del machine learning es que los modelos pueden ser entrenados para reconocer patrones en los datos. Los algoritmos de machine learning utilizan estos patrones para tomar decisiones, hacer predicciones y ofrecer recomendaciones. Por ejemplo, un modelo de machine learning podría ser entrenado para identificar imágenes de gatos y perros, y luego utilizar esta información para clasificar nuevas imágenes.

Los modelos de machine learning se dividen en dos categorías principales: supervisados y no supervisados. En el aprendizaje supervisado, el modelo es entrenado utilizando datos etiquetados, es decir, datos que tienen una respuesta conocida o una etiqueta que indica el resultado esperado. En el aprendizaje no supervisado, el modelo se entrena utilizando datos no etiquetados, y se espera que el modelo identifique patrones por sí solo.

El machine learning tiene muchas aplicaciones prácticas en la vida cotidiana. Por ejemplo, en el comercio electrónico, los modelos de machine learning se utilizan para recomendar productos a los clientes en función de sus compras previas y sus patrones de navegación online. En el campo de la medicina, los modelos de machine learning se utilizan para detectar enfermedades y predecir resultados de tratamiento.

El machine learning también tiene importantes aplicaciones en el campo empresarial. Las empresas pueden utilizar el machine learning para identificar patrones en sus datos y tomar decisiones informadas en áreas como marketing, finanzas y operaciones. Por ejemplo, las empresas pueden utilizar el machine learning para predecir la demanda de productos y ajustar sus niveles de inventario en consecuencia.

Creamos modelos personalizados de aprendizaje automático que pueden ayudar a las empresas a automatizar tareas y tomar mejores decisiones.

Nuestro equipo de expertos crea los modelos mediante el uso de todo tipo de algoritmos, desde más sencillos como XGBoost hasta más complejos como Redes Neuronales. Algunas de las casuísticas más frecuentes son:

  • Clasificación son el reconocimiento de objetos en imágenes
  • Análisis de sentimiento en texto
  • Identificación de fraudes en transacciones financieras
  • Predicción del precio de un activo financiero
  • Estimación de la demanda de un producto
  • Pronóstico del clima
  • Segmentación de clientes
  • Identificación de patrones en datos de seguridad
  • Agrupación de documentos por tema
  • Análisis de sentimiento
  • Traducción automática
  • Resumen automático de texto

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