Soluciones de Machine learning

Innowise se basa en una profunda experiencia en machine learning para crear soluciones de software de vanguardia que automatizan procesos, reducen costes operativos y descubren nuevas oportunidades de resolución de problemas. Nuestros especialistas en I+D, con amplios conocimientos de diversos dominios empresariales y tecnologías de ML, ayudan a nuestros clientes a recuperar información valiosa sobre el mercado y a aumentar la eficacia general de los procesos empresariales.

Mejore su negocio con soluciones de machine learning de última generación

Cree mejores proyectos con Microsoft Solutions Partner

La asociación con Microsoft nos convierte en un colaborador confiable para las empresas que buscan aprovechar la IA para sus esfuerzos de transformación digital.

A través de nuestra afiliación, podemos ofrecer a nuestros clientes soluciones y herramientas sólidas de IA, fundamentales para crear aplicaciones más inteligentes y gestionar datos de forma eficaz. El reconocimiento de Microsoft también nos posiciona como un socio confiable capaz de satisfacer las demandas específicas de los clientes.

Nuestros servicios de machine learning

Machine learning

Desarrollar la solución desde cero es el paso correcto en caso de que se necesite un algoritmo ML con una funcionalidad específica. Estos sistemas responderán perfectamente a las necesidades y objetivos de los usuarios.

Deep learning

Inspirados en los seres vivos que procesan información, los algoritmos de aprendizaje profundo aportan valiosos beneficios a una amplia gama de campos, desde la traducción automática y la visión por ordenador hasta la bioinformática y el diseño de fármacos.

Data science

Mediante una combinación de técnicas analíticas avanzadas y tecnologías de vanguardia como machine learning, los científicos de datos extraen información de grandes volúmenes de datos. Esto ayuda a las empresas en la planificación estratégica, la optimización del flujo de trabajo, el análisis del comportamiento del cliente y la toma de decisiones basada en datos.

Computer vision

Los algoritmos de ML con capacidad para reconocer imágenes y distinguir los objetos mostrados pueden aumentar la eficiencia de toda una serie de procesos, desde la clasificación, el etiquetado y la categorización de fotos hasta el refuerzo y la automatización de la seguridad con la ayuda de CCTV.

Reconocimiento de voz

Con la ayuda de machine learning, los productos son capaces de reconocer y comprender el habla humana, lo que hace que la experiencia del usuario sea más viva y eficaz para una empresa.

Optimización de algoritmos

Optimizar los algoritmos de machine learning significa afinar su nivel de precisión. Los desarrolladores pueden aumentar significativamente la eficiencia de los algoritmos de ML mejorando los hiperparámetros o consiguiendo las mejores variables del modelo mediante el entrenamiento.

Análisis predictivo

Las soluciones de análisis predictivo analizan los datos históricos para explotarlos en la identificación de riesgos y oportunidades y la creación de modelos predictivos. Utilizar machine learning para este fin permite a las empresas obtener información valiosa sobre el rendimiento y los riesgos, lo que facilita la toma de decisiones basada en datos.

Análisis de sentimientos y PLN

Machine learning y el procesamiento del lenguaje natural (PLN) permiten a las empresas automatizar procesos como el análisis de las redes sociales o la navegación del cliente hasta el objetivo, lo que aumenta la eficiencia general de las actividades de ventas y marketing.

Desarrollo de redes neuronales

Utilizando sistemas de redes neuronales, las empresas pueden rastrear patrones que no son reconocidos por la analítica tradicional. Esta función aporta información valiosa sobre el mercado, los patrones de comportamiento de los clientes y cómo pueden aprovecharse.

Reconocimiento óptico de caracteres

Las soluciones de OCR basadas en ML aumentan la eficacia de los procesos de gestión documental, garantizan que no contengan errores e incluso pueden aplicarse con fines de seguridad para evitar la fuga de datos confidenciales.

Soluciones de machine learning que creamos

Los algoritmos de machine learning pueden adaptarse para automatizar y agilizar numerosos procesos empresariales. La automatización de las operaciones rutinarias liberará tiempo para tareas exigentes que requieren un cuidado especial.

Mantenimiento predictivo

Mediante el uso de análisis predictivos, comprensión audiovisual y otras técnicas de machine learning, Innowise reducirá las pérdidas financieras de su empresa al proporcionar la información sobre el mantenimiento necesario para herramientas y máquinas con antelación.

Detección de fraudes

Para detectar y prevenir el fraude, Innowise enseña soluciones de machine learning en conjuntos de datos específicos que enseñan a los algoritmos a comprobar las acciones de los usuarios de acuerdo con ciertas reglas o a detectar anomalías específicas que se producen cuando se produce un caso de fraude.

Previsión de la demanda

Innowise aprovecha el poder de machine learning para realizar análisis de datos de mercado retrospectivos y en tiempo real que revelan las tendencias estacionales de la demanda y permiten realizar predicciones de ventas más precisas.

Precios dinámicos

Innowise implementa modelos de machine learning para analizar datos de mercado sobre la demanda de determinados productos, lo que permite a las empresas ajustar automáticamente sus precios a la demanda actual y venderlos de forma más eficiente.

Desarrollo de chatbot en tiempo real

Nuestros especialistas en aprendizaje automático mejorarán la experiencia del cliente con un chatbot que simula una conversación humana mediante la aplicación del aprendizaje profundo y el procesamiento del lenguaje natural, reconocimiento de voz (texto a voz/voz a texto), y otras herramientas de ML.

Desarrollo de asistentes virtuales

Construyendo un asistente virtual, creamos un vínculo especial entre tus productos y los usuarios con la ayuda de la comprensión audiovisual, el aprendizaje profundo y el procesamiento del lenguaje natural. Además, un asistente virtual puede convertirse en un impulsor de la creación de un ecosistema de productos.

Análisis del comportamiento de los clientes

Al entrenar algoritmos de machine learning para comprender el comportamiento de los clientes, Innowise proporciona a las empresas información esencial sobre sus clientes, lo que les permite realizar la segmentación de clientes, modelar la pérdida de clientes y reducir sus tasas, etc.

Sistemas inteligentes de recomendación

Las soluciones de machine learning y automatización del marketing permitirán a su empresa ofrecer a los usuarios activos de cualquier tipo con mayor precisión, aumentando la satisfacción de los usuarios y reduciendo las tasas de abandono.

¿Está pensando en implantar soluciones de machine learning?

Deje que Innowise se encargue de todo, desde la detección hasta la implantación

Plataformas con las que trabajamos

Machine learning de AWS

Amazon ofrece una serie de soluciones de machine learning prediseñadas incluidas en la plataforma. Las tecnologías incluyen transcripción, conversión de texto a voz y procesamiento del lenguaje natural (PLN). Este conjunto de herramientas facilita el despliegue rápido de soluciones de ML.

Amazon SageMaker Amazon Transcribe y Polly Amazon Comprehend Amazon Rekognition

Machine learning en Azure

Microsoft Azure está diseñado para dar soporte al ciclo de vida completo de machine learning, desde la preparación de datos hasta la depuración y el seguimiento de artefactos.

Azure Cognitive Services Azure Machine Learning Servicios Azure Bot Azure Applied AI Services

Machine learning de Google

Google Cloud está repleto de diversas herramientas que se utilizan en las distintas fases del ciclo de vida del ML, desde la implantación de modelos y la preparación de datos hasta la creación de modelos sofisticados y la adaptación de la solución a un campo concreto.

Vertex AI Google Conversational AI Google AI para documentos Google AI para industrias

Machine learning para todos los sectores

Aumentar los procesos con la ayuda de machine learning aportará ciertas ventajas a las empresas de cualquier ámbito.

Finanzas, banca y seguros

Gestión de riesgos Evaluación del crédito Detección de fraudes Contabilidad predictiva Análisis bursátil Negociación algorítmica Finanzas computacionales

Finanzas, banca y seguros

Sanidad y ciencias de la vida

Diagnóstico médico Previsión de riesgos sanitarios Tratamiento personalizado Gestión proactiva de la salud Análisis de la investigación médica Automatización del flujo de trabajo

Sanidad y ciencias de la vida

Comercio electrónico y minorista

Precios dinámicos Motores de recomendación Previsión de la demanda Gestión de existencias Predicción del comportamiento de compra Automatización de procesos

Comercio electrónico y minorista

Marketing

Análisis multicanal Predicción de tendencias Escucha social y análisis de opiniones Segmentación de clientes Selección inteligente Análisis del comportamiento del consumidor

Marketing

Fabricación

Mantenimiento predictivo Control de las condiciones Control de calidad Computer vision Optimización del proceso

Fabricación

Logística y transporte

Planificación predictiva de inventarios Análisis de la cadena de suministro Planificación de rutas Predicción del tráfico Vehículos autoconducidos

Logística y transporte

Seguridad

Detección de fraudes Reconocimiento facial Identificación de comportamientos sospechosos Reconocimiento de elementos prohibidos Evaluación de riesgos Filtrado de mensajes de pesca Protección contra malware Protección contra la fuga de datos

Seguridad

Energía y servicios públicos

Optimización de la oferta y la demanda de energía Optimización de las emisiones de carbono Gestión de redes inteligentes Análisis y previsión del uso de la energía

Energía y servicios públicos

Educación

Aprendizaje adaptativo Aprendizaje personalizado Análisis del aprendizaje Evaluación de las evaluaciones

Educación

Medios de comunicación y entretenimiento

Motores de recomendación Miniaturas y teasers específicos Subtítulos automáticos

Medios de comunicación y entretenimiento

Finanzas, banca y seguros

Gestión de riesgos Evaluación del crédito Detección de fraudes Contabilidad predictiva Análisis bursátil Negociación algorítmica Finanzas computacionales

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Sanidad y ciencias de la vida

Diagnóstico médico Previsión de riesgos sanitarios Tratamiento personalizado Gestión proactiva de la salud Análisis de la investigación médica Negociación algorítmica Automatización del flujo de trabajo

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Comercio electrónico y minorista

Precios dinámicos Motores de recomendación Previsión de la demanda Gestión de existencias Predicción del comportamiento de compra Automatización de procesos

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Marketing

Análisis multicanal Predicción de tendencias Escucha social y análisis de opiniones Segmentación de clientes Selección inteligente Análisis del comportamiento del consumidor

Marketing

Fabricación

Mantenimiento predictivo Control de las condiciones Control de calidad Computer vision Optimización del proceso

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Logística y transporte

Planificación predictiva de inventarios Análisis de la cadena de suministro Planificación de rutas Predicción del tráfico Vehículos autoconducidos

Logística y transporte

Seguridad

Energía y servicios públicos

Optimización de la oferta y la demanda de energía Optimización de las emisiones de carbono Gestión de redes inteligentes Análisis y previsión del uso de la energía

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Educación

Aprendizaje adaptativo Aprendizaje personalizado Análisis del aprendizaje Evaluación de las evaluaciones

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Medios de comunicación y entretenimiento

Motores de recomendación Miniaturas y teasers específicos Subtítulos automáticos

Medios de comunicación y entretenimiento

Cómo utilizan las empresas machine learning

Big Tech explota soluciones de machine learning no sólo para analizar datos, sino también para darles uso.

Netflix

Netflix utiliza algoritmos de ML en todas partes, desde su sistema de recomendación hasta la creación de miniaturas personalizadas en función de los gustos de un usuario concreto o la elección de los lugares óptimos de rodaje.

Google

Google implementa machine learning y la AI en todos sus productos, incluidos su motor de búsqueda, App Store, Google Assistant y Translate.

Amazon

Amazon incorpora soluciones de ML y AI en el mercado y en el asistente de voz Alexa, permitiéndole incluso llamar a los servicios de emergencia.

Impulse su negocio con machine learning

Automatizar la rutina

Podemos reducir el tiempo dedicado a la acumulación de datos brutos, el análisis y otras tareas rutinarias que consumen mucho tiempo aplicando algoritmos de machine learning. La automatización no solo ahorrará valiosos recursos, sino que las tecnologías de machine learning pueden detectar anomalías, patrones y correlaciones, poniendo de relieve perspectivas únicas y eficientes.

Analizar cualquier dato

Machine learning permite procesar datos multidimensionales. Combinando distintos tipos de datos y analizándolos como un clúster, podemos descubrir nuevas tendencias y perspectivas de gran valor para la empresa. Junto con las posibilidades de automatización, la capacidad de analizar cualquier tipo de datos convierte a machine learning en una potente herramienta para el análisis de datos.

Mejorar el servicio al cliente

Libere el poder de machine learning para automatizar los procesos de atención al cliente, aumentar su rapidez y eficiencia y ofrecer a los clientes experiencias personalizadas. Las empresas aumentan la satisfacción y fidelidad de sus clientes y reducen las tasas de abandono mejorando sus procesos de atención al cliente con la ayuda de soluciones de machine learning.

Mejorar la seguridad

Utilice los algoritmos de machine learning como herramientas excepcionales de mejora automática que refuerzan la protección de su empresa frente a acciones maliciosas. Las soluciones de ML son capaces de casi todo, desde automatizar tareas rutinarias hasta proteger el perímetro físico o virtual de una empresa.

"Machine learning es una herramienta versátil que puede servir literalmente a cualquier industria. Es capaz de realizar una amplia gama de tareas, desde el análisis de datos hasta el pilotaje automático de un vehículo. Esto da a las empresas una ventaja formidable sobre los competidores que ignoran esta tecnología. Nuestro equipo lleva años creando diversas soluciones de machine learning y, sin duda, sabe cómo aplicarlo de la forma más eficaz."

Pilip Tsijanovich

Jefe del Departamento de Big Data

Innowise es su mejor opción

años de experiencia

Llevamos desarrollando soluciones de primera clase para empresas desde 2007. Nuestra profunda experiencia nos permite ofrecer software de primera categoría que satisface las necesidades de los clientes en el momento oportuno.

profesionales de IT

Nuestro experimentado equipo está formado por más de 1000 especialistas expertos en tecnología, cada uno de ellos un brillante experto en su campo. Como profesionales, somos capaces de desplegar proyectos de cualquier escala y pila tecnológica.

75%

Senior o Medio

Nuestro equipo está formado por 75% desarrolladores senior o de nivel medio. Gracias a nuestra amplia experiencia en el sector y a nuestros profundos conocimientos, ofrecemos soluciones de primer nivel con un rendimiento impresionante y una seguridad a toda prueba.

proyectos

Nuestra vasta cartera abarca una amplia gama de dominios tecnológicos y empresariales, como FinTech, MedTech, comercio electrónico y otros sectores. Sabemos cómo los algoritmos de ML pueden agilizar los procesos empresariales y multiplicar los resultados.

Ingenieros de machine learning disponibles para contratar

Andrew D.

Científico de datos sénior 5+ años de experiencia

RESUMEN

Desarrollador estratégico e inquisitivo con más de 5 años de experiencia en programación usando Python, R y C++, y el desarrollo de algoritmos de data science y machine learning.

AWS Azure C++Caffe Keras Matplotlib

10+

OCR OpenCV Pandas Plotly Python PyTorch R Scikit-learn Tensorflow Tesseract

Solicitar CV completo

John K.

Científico de datos sénior 5+ años de experiencia

RESUMEN

Científico de datos e ingeniero de machine learning con más de 5 años de experiencia en la construcción, mejora y mantenimiento de proyectos basados en datos para ayudar a construir soluciones críticas a problemas difíciles.

AWS Docker Keras Kubernetes Matplotlib NLTK

10+

Numpy OpenCV Pandas Plotly Python PyTorch Scikit-learn Seaborn Spacy Tensorflow

Solicitar CV completo

Michael P.

Científico de datos sénior Más de 18 años de experiencia

RESUMEN

Científico de datos e ingeniero de machine learning con más de 18 años de experiencia en la conversión de datos en perspectivas estratégicas y soluciones significativas. Centrado principalmente en los sectores financiero, publicitario y de comercio electrónico.

Apache Spark Keras Matplotlib NER NLTK Numpy

11+

OpenCV Pandas Plotly Pyspark Python PyTorch Scikit-learn SciPy Seaborn Spacy Tensorflow

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Rellene el formulario para obtener un CV detallado

Gracias por su consulta, nuestro especialista se pondrá en contacto con usted lo antes posible.

Cómo desarrollamos soluciones de machine learning

Análisis de los requisitos

Analizamos las tareas que pretenden cubrir los algoritmos de machine learning, sugerimos herramientas adecuadas y evaluamos el alcance del trabajo.

Preparación y tratamiento de datos

Examinamos los datos brutos adquiridos y seleccionamos grupos de datos valiosos. A continuación, preprocesamos el clúster seleccionado para transformarlo en un conjunto de datos y dividirlo en tres áreas: datos para entrenamiento, datos para validación y datos para pruebas. El procesamiento de los datos nos permite entrenar el modelo y ajustar sus parámetros para obtener la máxima eficacia.

Ingeniería de funciones

Definimos las variables predictoras adecuadas creadas y utilizadas posteriormente para el modelo predictivo basándonos en nuestro vasto conocimiento del dominio empresarial y en una profunda comprensión de sus procesos internos.

Desarrollo de modelos

Mediante la experimentación con tipos de modelos, selección de características y ajuste de parámetros, entrenamos varios modelos y elegimos el óptimo. Este proceso facilita llevar el modelo más adecuado a la fase de despliegue.

Despliegue de modelos

Ponemos en práctica el modelo seleccionado integrándolo en su entorno de trabajo.

Ajuste de modelos

Una vez implantado el modelo, hacemos un seguimiento continuo del rendimiento de la solución para ajustarla y mejorarla rápidamente si es necesario.

Haga que sus algoritmos de ML sean mantenidos por profesionales

Deje que nuestros expertos en machine learning se encarguen de su proyecto

Coste de implantación de machine learning

Innowise cuenta con más de años de experiencia en desarrollo de software y más de proyectos lanzados con éxito de diferentes escalas y complejidades. El costo final de cada proyecto depende de una serie de factores, como:

Tamaño del equipo

Nivel de los miembros del equipo

Modelo de cooperación

Complejidad del proyecto

Duración del proyecto

Otras variables específicas del proyecto

Tamaño del equipo

Nivel de los miembros del equipo

Modelo de cooperación

Complejidad del proyecto

Duración del proyecto

Otras variables específicas del proyecto

Siempre tenemos en cuenta el presupuesto y las peticiones del cliente para prestar servicios de ingeniería de soluciones de primera clase a un coste razonable.

FAQ

¿Qué es machine learning?

Machine learning es un subconjunto de la inteligencia artificial que presenta el área de la ciencia de algoritmos informáticos centrada en analizar e interpretar patrones en los datos para facilitar la predicción y la toma de decisiones razonadas.

¿Cómo funciona machine learning?

A partir de datos de muestra, las soluciones de ML construyen, analizan y comparan modelos matemáticos que permiten realizar predicciones rápidas, fundamentadas y muy precisas de los posibles resultados. Estos algoritmos no se limitan a analizar los datos entrantes, sino que los comprenden y los utilizan, facilitando la mejora continua del sistema. Aprovechar el potencial ilimitado de las soluciones de ML es la clave del éxito de las industrias modernas.

¿Es importante machine learning?

Machine learning respalda la toma de decisiones basada en datos, proporcionando a las empresas valiosos conocimientos sobre patrones y formas de optimizar el proceso de producción para seguir el ritmo de desarrollo marcado por el mercado, los clientes y los competidores.

¿En qué se diferencia machine learning de la inteligencia artificial?

Mientras que la AI interactúa con el entorno para aprender y emprender acciones que maximicen la probabilidad de alcanzar con éxito los objetivos, el ML aprende y predice mediante la observación pasiva.

¿Se aplicará machine learning a mi sector?

Todas las industrias se rigen por los datos. Dado que el objetivo principal de machine learning es analizar datos y hacer predicciones basadas en ellos, el ML será ventajoso en cualquier campo.

Casos relacionados con machine learning

Póngase en contacto con nosotros

Reservar una llamada o rellene el siguiente formulario y nos pondremos en contacto con usted cuando hayamos procesado su solicitud.

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Le informamos de que cuando haga clic en el botón Enviar, Innowise procesará sus datos personales de acuerdo con nuestra Política de privacidad con el fin de proporcionarle la información adecuada.

¿Qué pasa después?

Una vez que hayamos recibido y procesado su solicitud, nos pondremos en contacto con usted para detallarle las necesidades de su proyecto y firmar un acuerdo de confidencialidad.

Tras examinar sus deseos, necesidades y expectativas, nuestro equipo elaborará una propuesta de proyecto con el alcance del trabajo, el tamaño del equipo, el tiempo y las estimaciones de costes.

Concertaremos una reunión con usted para hablar de la oferta y concretar los detalles.

Por último, firmaremos un contrato y empezaremos a trabajar en su proyecto de inmediato.

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