Inteligencia artificial & Machine learning
En Lucentia Lab creamos sistemas que aprenden automáticamente utilizando patrones complejos en millones de datos.
Ventajas de la Inteligencia Artificial
Anticipación de problemas o fracaso
Cálculo de precio personalizado
Churn de cliente
Escenarios de identificación de fraude
Mantenimientos predictivos
Momento/cantidad óptima
Scoring de cliente o de candidato
Alimentación óptima
¿Qué nos aporta Machine Learning?
Aumenta la capacidad humana
Mayor velocidad
Más eficacia
Ayuda a las empresas a llegar más lejos
¿Qué es el Machine Learning?
El aprendizaje de máquina o Machine Learning es un subconjunto de la inteligencia artificial. Donde las computadoras tienen la habilidad de aprender sin ser programadas. Es decir, no requiere de una persona que programe dichas instrucciones.
Recursos de preparación de datos.
Algoritmos – básicos y avanzados.
Modelado en conjunto.
Automatización y procesos iterativos.
Escalabilidad.
Metodología y Fases
En Lucentia Lab hemos desarrollado una metodología orientada al desarrollo de soluciones personalizado:
FASE 1: Identificación y especificación del marco del problema
Entender la necesidad del negocio y definir claramente el problema. Definir claramente las preguntas de negocio a las que queremos dar respuesta. Es importante saber cómo sería una respuesta o resultado que considerásemos una solución.
FASE 2: Comprensión de los datos
Saber si se dispone de los datos necesarios para contestar a las preguntas que definen el problema a resolver y, por tanto, el objetivo del proyecto. Se trata de un análisis preliminar de los datos de que se dispone: su tamaño, su calidad, si son completos o parciales.
FASE 3: Extracción de características
Un análisis exploratorio, observarlos, probablemente graficarlos desde diferentes perspectivas para transformar esos datos a formatos tabulares aptos para su tratamiento.
FASE 4: Implementación , análisis y validación
Se elige el algoritmo más adecuado en relación al problema que deseamos resolver. Se realiza una primera aproximación de la solución y se analizan los resultados. Volveremos a esta etapa hasta que el modelo se ajuste bien y alcancemos los objetivos.
FASE 5: Presentación de los resultados
Nos reuniremos con vosotros para enseñaros como la solución beneficia a vuestro negocio aunque habrá una comunicación constante en todo el proceso de este para tomar decisiones conjuntas.
FASE 6: Predicción
Una vez que nuestro modelo haya sido implantado superando el problema planteado, el siguiente paso es realizar la predicción. La cual podremos comenzar al ingresar nuevos datos a nuestro modelo.