Ingeniería de Aprendizaje Automático
Machine learning engineering services
Desarrollo de modelos que sobrevive al contacto con datos reales.
La selección de algoritmos, el entrenamiento y el ajuste son una disciplina propia, separada de la plataforma que después ejecuta el modelo en producción. Nuestra práctica de ingeniería de aprendizaje automático construye y valida el modelo en sí -clásico y de aprendizaje profundo- antes de que llegue a MLOps.
Qué incluye
- Selección de algoritmos comparada contra tus datos, no contra una tabla de clasificación
- Ajuste de hiperparámetros y validación cruzada integrados en cada entrenamiento
- Interpretabilidad del modelo y análisis de errores entregados junto al modelo
- Artefactos de modelo listos para el traspaso, con supuestos y límites documentados
Cómo trabajamos
- Establecer una línea base con el modelo más simple que podría funcionar
- Iterar sobre arquitectura y variables contra un conjunto de prueba reservado
- Entregar un modelo validado y el informe de evaluación que hay detrás
Más en IA e Inteligencia de Datos
La mayoría de los proyectos combinan más de una capacidad y se construyen como un único stack, en lugar de prácticas separadas.
- IA y Ciencia de DatosDe una pregunta que nadie sabe responder a un modelo en producción respondiéndola.
- Visión ArtificialEnseñar a una cámara a captar lo que una persona pasaría por alto en la décima revisión.
- Procesamiento del Lenguaje NaturalEstructura a partir del texto que nadie tiene tiempo de leer.
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- MLOps e Ingeniería de Plataforma de IALa capa poco glamurosa que decide si tus modelos sobreviven al contacto con producción.
Preguntas frecuentes sobre Ingeniería de Aprendizaje Automático
¿No encuentras lo que buscas? Pregúntanos
¿Necesitamos una plataforma de datos antes de poder hacer IA?
No una terminada, pero sí necesitas que las fuentes de las que depende el modelo sean fiables. La ingeniería de datos y el MLOps son capacidades dentro de este pilar precisamente porque la mayoría de los programas de IA estancados son en realidad programas de datos estancados: construimos las dos cosas juntas en lugar de esperar a una.
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