Inteligencia artificial, machine learning y deep learning. Data science para un futuro de todos

 

El futuro es de todos

Inteligencia Artificial, Machine Learning y Deep Learning | Data Science

Inteligencia Artificial, Machine Learning y Deep learning son conceptos sobre los que seguro has oído hablar y que pueden ayudar a tu negocio más de lo que posiblemente puedes suponer.

Más allá de los grandes desarrollos de los que todo el mundo habla, como los coches autónomos, hay muchas virtudes en la inteligencia artificial, y especialmente en el machine learning y el deep learning, que pueden ayudar a empresas de todos los tamaños, y de hecho, representar una ventaja competitiva.

Clusterización, regresión, clasificación, aprendizaje supervisado y no supervisado... No dudes en contactar con nosotros, podemos orientarte en todo lo que la inteligencia artificial puede hacer por tu negocio.

Comprensión del objetivo e ingesta de datos

Problem Understanding & Data

En la fase inicial, lo primero que buscamos es tener una comprensión completa del objetivo a resolver, este entendimiento nos indicará cuales son los datos que necesitamos para lograr el objetivo final.

Una vez que hemos definido el grupo de datos necesarios, comprobamos cuales se tienen y cuales no, y si son correctos y de buena calidad. Para los datos que no estén disponibles, implementamos las medidas necesarias para su recolección e ingesta.

Ingeniería y selección de variables

Feature Engineering & Selection

En esta segunda fase ponemos en práctica nuestros conocimientos en data science con herramientas de Python como Pandas, NumPy y Matplotlib.

Se realiza un análisis exploratorio de los datos (EDA) que nos permite conocerlos en mayor profundidad, una ingeniería de variables donde preparamos, redefinimos y enriquecemos los datos para que puedan ser utilizados de forma óptima por el modelo predictivo, y una selección de las variables que finalmente serán utilizadas en el proceso de aprendizaje automático.

Selección del modelo predictivo

Model Selection

Una vez que los datos estén preparados procederemos a la selección del modelo predictivo.

Hay una gran variedad de modelos que se pueden utilizar en inteligencia artificial y machine learning, desde las más sencillas regresiones lineales y logísticas, hasta las más complejas redes neuronales (deep learning), y por supuesto, árboles de decisión complejos con librerías como XGBoost.

Entrenamiento del modelo predictivo y puesta en producción

Training & Deployment

Procederemos al entrenamiento del modelo predictivo, y cotejaremos los resultados obtenidos mediante inteligencia artificial, con los obtenidos desde el punto de vista del negocio.

Finalmente procederemos a la puesta en producción del modelo predictivo y a su integración con el resto de sistemas.

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