El marco actual permite ofrecer soluciones de IA al alcance de cualquier compañia
Toda empresa dispone de un mínimo de datos históricos
Siempre existe al menos un proceso de negocio suceptible para la IA
El marco actual permite ofrecer soluciones de IA al alcance de cualquier compañia
Toda empresa dispone de un mínimo de datos históricos
Siempre existe al menos un proceso de negocio suceptible para la IA
En atSistemas, entendemos los proyectos de IA como proyectos estratégicos para las compañías en los que se implantan. Es necesario para ello adquirir un conocimiento de los procesos sobre los que se va a aplicar, y un entendimiento profundo de los datos que soportan dichos procesos.
Una metodología probada
En atSistemas, y dentro del ámbito de la Inteligencia Artificial, aplicamos una metodología basada en el entendimiento del caso de negocio planteado por nuestros clientes, así como en el tratamiento de los datos que se originan en el proceso que define dicho caso.
Se compone de 6 fases
1) Definición del problema y objetivos.
2) Ingesta de datos.
3) Exploración y limpieza de datos.
4) Normalización.
5) Construcción del modelo de aprendizaje.
6) Evaluación y ajuste del modelo.
7) Despliegue del modelo y explotación de los resultados.
Se compone de 6 fases
1) Definición del problema y objetivos.
2) Ingesta de datos.
3) Exploración y limpieza de datos.
4) Normalización.
5) Construcción del modelo de aprendizaje.
6) Evaluación y ajuste del modelo.
7) Despliegue del modelo y explotación de los resultados.
Distintas técnicas para escenarios diferentes
Las técnicas de Machine Learning ayudan a resolver problemas complejos para los que no existe una solución directamente programable. Cada problema, deberá ser abordado con la tipología de algoritmo que mejor se ajuste a su naturaleza.
Podemos hablar de tres tipos fundamentales de aprendizaje automático: supervisado, no supervisado y por refuerzo, siendo las dos primeras las que tienen una mayor difusión en términos generales. Para ellas, existen diferentes problemáticas abordables: clasificación y regresión en el caso del aprendizaje supervisado, y clustering para el aprendizaje no supervisado.
1.1 Clasificación
1.2 Regresión
2.1 Clustering
Podemos hablar de tres tipos fundamentales de aprendizaje automático: supervisado, no supervisado y por refuerzo, siendo las dos primeras las que tienen una mayor difusión en términos generales. Para ellas, existen diferentes problemáticas abordables: clasificación y regresión en el caso del aprendizaje supervisado, y clustering para el aprendizaje no supervisado.
1.1 Clasificación
1.2 Regresión
2.1 Clustering
1) Nuestros servicios de AI Discovery
Ayudamos a nuestros clientes a establecer su grado de madurez en este ámbito, planteando pruebas de concepto para focalizar y enmarcar las necesidades identificadas en un entorno real, y que a su vez permitan validar el enfoque del posible proyecto.
2) Nuestros servicios de AI Infrastructure & Lifecycle = MLOps
Diseñamos e implementamos todos los componentes necesarios para que una organización disponga de todo lo necesario a la hora de desarrollar sus proyectos de IA. Definimos el proceso del ciclo de vida de las aplicaciones orientándolo especialmente hacia procesos de IA.
3) Nuestros servicios de Data Ingestion & Data Engineering
Trabajamos en la fase previa de preparación de los datos para que su utilización por los algoritmos de aprendizaje sea la adecuada. Cubrimos todo el ciclo, desde la ingesta de datos hasta la implantación del modelo de aprendizaje desarrollado.
4) Nuestros servicios de AI Modelling & Tunning
Aplicamos los algoritmos adecuados para resolver las cuestiones y necesidades de nuestros clientes. Ajustamos estos algoritmos para satisfacer los objetivos acordados con el cliente.
5) Nuestros servicios de Data Exploitation
Diseñamos y desarrollamos las aplicaciones para la explotación de los resultados de los modelos, orientando dichos resultados a ofrecer la máxima información a los usuarios de una forma sencilla e interpretable. Reflejamos las conclusiones en función de los parámetros del negocio que representan el proceso sobre el que hemos desarrollado el modelo.
¿CUÁLES SON LAS VENTAJAS DE APLICAR IA AL NEGOCIO?
CONOCIMIENTO
MAYOR CONOCIMIENTO DEL NEGOCIO
COMPETITIVIDAD
MEJORA DE LA COMPETITIVIDAD
PREVISIÓN
PERMITE PREVEER Y PRESCRIBIR ACCIONES
IMPULSA AL CAMBIO
IMPULSA CAMBIOS ORGANIZATIVOS, PROCEDIMENTALES Y OPERACIONALES
CONOCIMIENTO
COMPETITIVIDAD
PREVISIÓN
IMPULSA AL CAMBIO
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