Inteligencia Artificial y Machine Learning

En Lucentia Lab creamos sistemas que aprenden automáticamente utilizando patrones complejos en millones de datos

 

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

 

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.

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Escalabilidad.

Metodología y Fases

En Lucentia Lab hemos desarrollado una metodología orientada al desarrollo de soluciones personalizado:

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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.

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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.

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