Nuestros ingenieros de datos dedican mucho tiempo y esfuerzo a comprender los datos de los clientes y la lógica empresarial.
Los datos de los clientes se limpian, clasifican y mejoran en calidad. Esta será probablemente la etapa más larga de todo el proceso.
Se desarrolla(entrena) un modelo matemático a partir de los datos del cliente. Se vuelve a entrenar y a evaluar tantas veces como sea necesario, hasta conseguir un modelo óptimo.
La calidad y la idoneidad del modelo se evalúan con nuevos datos del cliente. Se vuelve al paso anterior hasta la completa satisfacción.
Biblioteca de aprendizaje automático que ayuda a desarrollar modelos avanzados de ML. Desarrollado po el equipo de Google.
Es un servicio gestionado de aprendizaje automático robusto y basado en la nube, ampliamente utilizado para crear modelos y generar predicciones
Se trata de una plataforma alojada en la que los científicos de datos crean y ejecutan complejos modelos de aprendizaje automático.
MLDE Health