Soluciones personalizadas para sus desafíos de datos: aproveche el poder del aprendizaje automático para obtener información útil, automatizar procesos y transformar sus operaciones comerciales.
La inteligencia artificial y el aprendizaje automático son dos de los impulsores más críticos de las oportunidades comerciales innovadoras en la actualidad. Estas tecnologías están acelerando la evolución de procesos, productos y servicios en prácticamente todos los sectores y verticales del mundo. Y con nuestra ayuda, podrá aprovechar todo su potencial e integrarlos perfectamente en sus operaciones diarias.
Nuestros servicios de aprendizaje automático
Trabajamos con el 1% superior del talento tecnológico para ofrecer soluciones de IA/ML de la más alta calidad.
Soluciones empresariales personalizadas impulsadas por IA
Acceda a la gama completa de soluciones de inteligencia artificial con nuestro conjunto de servicios empresariales. Desde experiencias personalizadas y operaciones aumentadas hasta modelos predictivos e inteligencia colaborativa, proporcionamos software de IA personalizado diseñado para acelerar su negocio basado en tecnología de próxima generación.
Procesos impulsados por IA
Cree una ventaja competitiva en su industria integrando inteligencia artificial y aprendizaje automático en sus procesos comerciales. Diseñamos sistemas potentes centrados en la innovación, la preparación y la eficacia de resultados. Con procesos impulsados por IA, su empresa ejecutará iniciativas basadas en datos que generan valor de manera consistente y predecible.
Aprovisionamiento de datos
Los mejores sistemas de IA/ML tienen infraestructuras de datos sólidas y escalables. Implementar una cultura de datos integral que cubra todos los procesos relacionados con la gestión de la información, incluida la recopilación de datos, la extracción de datos, la creación de datos, la agregación de datos, la exploración, los activos lingüísticos y el procesamiento del lenguaje natural.
Modelos de aprendizaje automático
Diseñe un modelo de aprendizaje automático personalizado para su negocio o pruebe y evalúe su implementación actual por parte de los mejores ingenieros de IA y ML de la industria. Nuestra metodología de prueba garantiza la confiabilidad y precisión de su modelo de aprendizaje automático a través de pruebas de modelos, validación regional, pruebas con audiencias reales e informes de rendimiento.
Tecnologías de aprendizaje profundo
Mejore las capacidades de su empresa, empleados, productos, servicios y procesos con tecnologías de vanguardia impulsadas por IA. Estos incluyen previsión de demanda, detección de anomalías, detección de fraude, diagnóstico médico, detección de rostros, identificación de objetos, reconocimiento óptico de caracteres, seguimiento de personas, realidad aumentada, reconocimiento de voz, minería de texto, análisis de sentimientos y muchos otros.
Humano a máquina y máquina a máquina
La automatización es el futuro de los negocios. Diseñamos, desarrollamos e implementamos soluciones personalizadas de IA de persona a máquina y de máquina a máquina que crean procesos automatizados interactivos, flexibles y seguros. Chatbots interactivos de última generación, asistentes digitales, reconocimiento de voz, reconocimiento de intenciones y toma de decisiones programada.
Mejores prácticas de BairesDev
- Colaborar con el propietario del producto: comprender el contexto del problema y el impacto empresarial que tendrá la solución para definir un objetivo claro para el servicio de aprendizaje automático.
- Determinar el caso de uso más adecuado: Para cumplir con el objetivo definido.
- Realizar un examen exhaustivo de los datos disponibles: esto incluye evaluar la cantidad, la calidad y las fuentes de datos para garantizar que tenemos o podemos obtener los datos adecuados necesarios para lograr el objetivo.
- Participar en el preprocesamiento de datos y la ingeniería de características: documentamos el proceso de ingeniería de características para garantizar que las entradas del modelo sean lo más claras posible.
- Servicios de arquitectura poco acoplados: al mantener separados los servicios de capacitación y predicción, podemos aislar más fácilmente los errores resultantes de los cambios de código.
- Realizar controles de cordura: antes de que los modelos entren en producción.
- Comprenda la frecuencia: cómo se debe actualizar el modelo y el impacto comercial de la frecuencia de actualización.
- Aplicar operaciones de aprendizaje automático (MLOps): aprovechar la integración y la entrega continuas para garantizar que los cambios de código en el servicio de aprendizaje automático no afecten negativamente a la aplicación.
- Comience con un modelo de aprendizaje automático de baja complejidad: esto resuelve el problema empresarial antes de utilizar uno más complejo. Ejemplos de modelos menos complejos incluyen el uso de un modelo de regresión lineal o de regresión logística.
- Identificar métricas objetivas: Para medir el rendimiento del modelo.
- Utilizar técnicas de experimentación: Para probar y mejorar el modelo.
- Crear canalizaciones: esto organizará estas tareas.
- Realizar análisis de importancia de características: para hacer que los modelos de aprendizaje automático sean explicables y reducir la dimensionalidad cuando sea posible.
- Adaptarse: Según los cambios de infraestructura que puedan ser necesarios.
- Limitar la deuda técnica: Limpiar recursos que ya no utilizamos.
¿Qué puede hacer su empresa con el aprendizaje automático?
¡Bastante! Éstos son algunos de los aspectos más destacados.
- Procesamiento del lenguaje natural: procese datos del lenguaje humano como nunca antes.
- Asistentes inteligentes y chatbots: cree interacciones automatizadas eficientes y atractivas.
- Automatización de procesos: Utilice tecnología de punta para maximizar la eficiencia.
- Segmentación inteligente: identifique y rastree automáticamente los datos del segmento de clientes.
- Cadena de suministro inteligente: Optimice y automatice los procesos de la cadena de suministro.
- Software para Robótica: Transforma robots en robots inteligentes con inteligencia artificial.
- Pronóstico de inventario: prediga con precisión los niveles y requisitos de inventario futuros.
- Visión por computadora: reúna conjuntos complejos de datos de entornos visuales.
- Motores de recomendación: prediga y simplifique la experiencia de búsqueda de sus usuarios.
- Monitoreo predictivo: detecte, active alertas y evite problemas con el monitoreo inteligente.
- Inteligencia social: agregue un comportamiento similar al humano para aumentar las capacidades de IA.
- Smart IoT: libere el poder del Internet de las cosas con conjuntos de datos impulsados por IA.
Nuestro proceso
Así es como conviertes en realidad la idea que tienes en la cabeza.
Desarrollo de modelos de IA
Ahora viene la parte divertida. El desarrollo del modelo de IA comienza con una Prueba de Concepto desarrollada por nuestros ingenieros expertos en IA. Nuestro equipo definirá el alcance del proyecto, la tecnología, la metodología de implementación, la arquitectura del software, las herramientas y los requisitos de control de calidad.
Implementación del modelo de IA
La primera versión funcional del modelo de IA se desplegará siguiendo la metodología de implementación definida en el paso anterior. Este será el momento de realizar correcciones de estabilización, mejoras y pruebas en el mundo real.
Integración
Después de la implementación inicial, podemos comenzar a centrarnos en integrar completamente el modelo de IA y comenzar el proceso de autoaprendizaje y superación personal. Brindamos soporte continuo en los modelos implementados para asegurar que se cumplan los objetivos de su proyecto.
Comprender el contexto
En primer lugar analizamos dónde se encuentra su empresa. La parte más importante de este paso es comprender los requisitos comerciales y de datos del proyecto y utilizarlos para enumerar objetivos cuantificables y sus consiguientes resultados.
Ingeniería de datos
Con una imagen clara del contexto, podemos comenzar a recopilar todos los datos internos y externos que sean relevantes para implementar la IA. Este proceso implica seleccionar, limpiar y contextualizar la información recopilada para crear un lago de datos completo.
Desarrollo de modelos de IA
Ahora viene la parte divertida. El desarrollo del modelo de IA comienza con una Prueba de Concepto desarrollada por nuestros ingenieros expertos en IA. Nuestro equipo definirá el alcance del proyecto, la tecnología, la metodología de implementación, la arquitectura del software, las herramientas y los requisitos de control de calidad.
Implementación del modelo de IA
La primera versión funcional del modelo de IA se desplegará siguiendo la metodología de implementación definida en el paso anterior. Este será el momento de realizar correcciones de estabilización, mejoras y pruebas en el mundo real.
Integración
Después de la implementación inicial, podemos comenzar a centrarnos en integrar completamente el modelo de IA y comenzar el proceso de autoaprendizaje y superación personal. Brindamos soporte continuo en los modelos implementados para asegurar que se cumplan los objetivos de su proyecto.
Comprender el contexto
En primer lugar analizamos dónde se encuentra su empresa. La parte más importante de este paso es comprender los requisitos comerciales y de datos del proyecto y utilizarlos para enumerar objetivos cuantificables y sus consiguientes resultados.
Ingeniería de datos
Con una imagen clara del contexto, podemos comenzar a recopilar todos los datos internos y externos que sean relevantes para implementar la IA. Este proceso implica seleccionar, limpiar y contextualizar la información recopilada para crear un lago de datos completo.
Desarrollo de modelos de IA
Ahora viene la parte divertida. El desarrollo del modelo de IA comienza con una Prueba de Concepto desarrollada por nuestros ingenieros expertos en IA. Nuestro equipo definirá el alcance del proyecto, la tecnología, la metodología de implementación, la arquitectura del software, las herramientas y los requisitos de control de calidad.
Implementación del modelo de IA
La primera versión funcional del modelo de IA se desplegará siguiendo la metodología de implementación definida en el paso anterior. Este será el momento de realizar correcciones de estabilización, mejoras y pruebas en el mundo real.
Integración
Después de la implementación inicial, podemos comenzar a centrarnos en integrar completamente el modelo de IA y comenzar el proceso de autoaprendizaje y superación personal. Brindamos soporte continuo en los modelos implementados para asegurar que se cumplan los objetivos de su proyecto.
preguntas frecuentes
Aquí hay algunas preguntas frecuentes sobre inteligencia artificial y aprendizaje automático.
¿Cómo se relacionan el aprendizaje automático y la inteligencia artificial?
Mucha gente confunde estos dos, así que aquí está la respuesta definitiva: el aprendizaje automático es un subconjunto de la inteligencia artificial. La IA involucra todos los desarrollos en tecnologías creadas para simular el comportamiento humano. El aprendizaje automático es parte de esto, y lo que lo hace único es que los algoritmos de aprendizaje automático están diseñados para aprender automáticamente de datos pasados y realizar acciones que no han sido programadas explícitamente.
¿Qué es mejor, IA o ML?
Esto depende de lo que su empresa esté tratando de lograr. Ambas son tecnologías excelentes con potencial ilimitado y muchos casos de uso, pero como se estableció en la pregunta anterior, el aprendizaje automático es un subconjunto de la inteligencia artificial, por lo que cualquier proyecto de ML también es un proyecto de IA. Según esta lógica, se puede argumentar que la IA es mejor porque incluye una gama más amplia de tecnologías e implementaciones.
¿Cuáles son los 3 tipos de aprendizaje automático?
En términos generales, los algoritmos de aprendizaje automático se pueden clasificar en 3 tipos: aprendizaje supervisado, aprendizaje no supervisado y aprendizaje por refuerzo. He aquí un vistazo rápido a lo que significa cada uno de ellos.
- El aprendizaje supervisado ocurre cuando le damos a la máquina una gran cantidad de información sobre un caso y su resultado, y siempre le decimos que sus resultados son correctos, por lo que todo el trabajo que realiza la máquina es supervisado.
- El aprendizaje no supervisado es todo lo contrario, ya que no cuenta con la ayuda de los ingenieros de inteligencia artificial y la computadora tiene que aprender por sí sola. El aprendizaje no supervisado es extremadamente útil para reconocer patrones en los datos, encontrar anomalías, agrupar problemas y ayudarnos a tomar decisiones.
- El aprendizaje por refuerzo es probablemente lo más parecido a cómo aprendemos los humanos. En este caso, el algoritmo o agente aprende continuamente de su entorno interactuando con él y obtiene una recompensa positiva o negativa en función de su acción.
¿Por qué la IA y el aprendizaje automático son importantes para las empresas?
La IA y el aprendizaje automático son importantes para las empresas porque están redefiniendo la forma en que todos hacemos negocios. El uso de estas tecnologías tiene el potencial de cambiar completamente la forma en que opera su empresa y cómo interactúa con los clientes, aprovechando el verdadero poder de la recopilación de datos, el procesamiento de datos, la automatización y todos los conocimientos resultantes. En este momento, el uso de la IA y otras tecnologías de vanguardia está definiendo qué empresas se convierten en líderes del mercado y cuáles se están poniendo al día.
