Herramienta avanzada de identificación de depresiones

A pesar de que el proceso de desarrollo era complejo y constaba de varios pasos, el equipo de Innowise tenía la experiencia suficiente para abordar todas las cuestiones y problemas a tiempo. 

En la primera fase, contratamos a un especialista en validación de modelos que utilizó varias herramientas para explorar las predicciones de los modelos de ML. Se dedicaron grandes esfuerzos a la preparación exhaustiva del etiquetado de datos, lo que en última instancia supuso un enorme ahorro de tiempo, ya que habíamos configurado una infraestructura adecuada para todos los especialistas. La fase de investigación incluyó varias pruebas de modelos y se llevó a cabo de forma eficiente mediante un esquema de validación diseñado.

Después de filtrar los datos, nuestros especialistas empezaron a entrenar el modelo ML. Esta fase consistió en varias etapas de mejora y perfeccionamiento del modelo. Por último, los desarrolladores integraron el modelo entrenado en la aplicación en cloud.

En cuanto a la gestión del proyecto, utilizamos Slack y Jira para colaborar en el proyecto dentro de la empresa y Google Chats para la comunicación externa con el cliente. Utilizamos la metodología Scrum, con reuniones diarias y presentaciones de demostración de los resultados intermedios cada mes. 

A día de hoy, seguimos apoyando el proyecto y resolviendo cualquier problema que surja hasta que todo funcione correctamente por parte del cliente.