El Machine Learning es hoy en dia esencial para optimizar procesos de producto y negocio.
El Machine Learning (ML) puede ayudarle a usar datos,
históricos y en tiempo real, para tomar mejores decisiones comerciales. Los
algoritmos de ML descubren patrones en los datos y construyen
modelos matemáticos/estatísticos utilizando estos descubrimientos.
Los modelos sirven para hacer predicciones sobre datos futuros,
ayudando/mejorando las decisiones de business.
Todos los algoritmos de ML y modelos encuentran automáticamente
las mejores representaciones de los datos, que se
convierten en un 'formato' más útil para una tarea determinada
(clasificación, predicción, dinámica futura, etc.).
El Deep Learning consigue resolver tareas aún mas valiosas.
El Deep Learning (ML) es un subcampo específico del ML: una
nueva versión de las representaciones de aprendizaje a partir de
datos que ponen énfasis el uso de capas sucesivas de
representaciones significativas. El Deep en DL simboliza
la idea de sucesivas capas de representaciones.
En el DL, estas representaciones se aprenden a través de modelos
llamados neural networks, apiladas 'una encima de la otra'.
Todo esto ha contribuido, para muchas tareas, al mejor
rendimiento de los algoritmos/modelos de
DL en comparación con los algoritmos de ML tradicionales.
Unica360 desarrolla productos y servicios utilizando ML/DL en su corazón.
Cada proyecto es diferente, pero en unica siempre trabajamos:
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Comprensión del problema para construcción del dataset
Damos especial importancia al proceso de comprensión del problema que estamos resolviendo con la intención de que la pieza predictiva encaje lo mejor posible en el flujo completo de producción. La experiencia nos muestra como la lógica y construcción del dataset a usar en los pasos de aprendizaje el paso esencial en cualquier proyecto.
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Aproximación gradual a la solución del problema
Recomendamos fraccionar los desarrollos que contienen partes de ML en sucesiones de pequeños hitos en los que poder ir valorando el acierto de la aproximación decidida. En este sentido, nos gusta ofrecer la realización de pruebas de concepto (PoC) para poner a prueba la viabilidad de un proyecto antes de su desarrollo.
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Machine Learning para entender
Habitualmente se asocia las herramientas de ML con la predicción, en ocasiones de forma muy opaca o incomprensible. Nuestra experiencia nos ha llevado a acercar al máximo los cálculos en los que se basan las predicciones a la comprensión de las personas implicadas en los proyectos, para favorecer el intercambio de conocimiento entre la parte humana y la automática.
Como ejemplo, mostramos en la figura el resultado
de un problema de clasificación de documentos para uno de nuestros
clientes. Cada documento puede pertenecer solo a una
clase dentro de centenares, y Unica360 se encarga de
automatizar la clasificación, indicando un grado de confianza
de la prediccion de clase.
Adaptando los más recientes modelos NLP de DL y
con un tratamiento
