Aprendizaje Automático
Los servicios de desarrollo de aprendizaje automático aprovechan las herramientas, técnicas y tácticas de IA y ML para desarrollar modelos de aprendizaje automático para tecnología empresarial cognitiva que mejora el rendimiento del sistema y transforma datos sin procesar en conjuntos de datos limpios y utilizables.
Nuestros expertos ayudan a las empresas a aprovechar la tecnología ML, seleccionando aplicaciones para sus necesidades empresariales y entregando soluciones ML a escala. DarkRockMountain ayuda a las empresas a incorporar el aprendizaje automático en sus procesos para descubrir patrones, predecir resultados y promover la automatización.
Ingeniería de Aprendizaje Automático (ML)
Los ingenieros de ML de DarkRockMountain desarrollan aplicaciones empresariales inteligentes y basadas en datos con modelos de aprendizaje automático para extracción y análisis de datos, reconocimiento de imágenes y patrones, y motores predictivos de precisión para permitir una mejor toma de decisiones empresariales.
Migración de Datos para ML
Convertimos datos de sistemas heredados y de big data en conjuntos de datos utilizables para ejecutar análisis de clasificación multietiqueta, regresión, agrupación, estimación de densidad y reducción de dimensionalidad antes de desplegar esos modelos en sistemas relevantes.
Operaciones de Aprendizaje Automático (MLOps)
Utilizamos estrategias de MLOps y AutoML para eliminar los obstáculos en la adopción del aprendizaje automático empresarial, capacitando a los equipos de TI para liderar proyectos de aprendizaje automático en producción sin comprometer la calidad, el rendimiento o la interpretabilidad del modelo.
Desarrollo de Aprendizaje Profundo (DL)
DarkRockMountain se especializa en el desarrollo de tecnologías DL utilizando algoritmos ML para construir marcos tecnológicos de BI cognitivo que imitan la forma en que los humanos recuperan y almacenan información, utilizados para identificar conceptos específicos dentro de los flujos de procesamiento.
Ciclo de Servicios de Aprendizaje Automático
1
Análisis Empresarial
- Definir las necesidades empresariales que una empresa quiere abordar con el aprendizaje automático.
- Analizar el entorno existente de aprendizaje automático (si lo hay).
- Determinar los requisitos de cumplimiento normativo para una solución de ML.
- Diseñar una estrategia e hoja de ruta para la implementación de aprendizaje automático.
- Decidir sobre los entregables de la solución de aprendizaje automático.
2
Diseño Técnico
- Diseñar un conjunto de características óptimas para una solución de ML.
- Arquitectar un sistema de ML de acuerdo con los requisitos de escalabilidad, seguridad y cumplimiento.
- Seleccionar las tecnologías óptimas de aprendizaje automático (lenguajes de programación ML, marcos de desarrollo ML, tecnologías de procesamiento de datos, etc.).
- Diseñar UX y UI específicas para interactuar con una solución de ML.
3
Preparación de Datos
- Análisis exploratorio de las fuentes de datos existentes.
- Recopilación, limpieza y estructuración de datos.
- Definir los criterios para la evaluación del modelo de aprendizaje automático.
4
Desarrollo e Implementación de Modelos de Aprendizaje Automático
- Exploración y refinamiento del modelo de ML.
- Pruebas y evaluación del modelo de ML.
- Ajuste fino de los parámetros de los modelos de ML hasta que los resultados generados sean aceptables.
- Despliegue de los modelos de ML.
5
Soporte y Mantenimiento de Modelos de Aprendizaje Automático
- Monitoreo continuo y ajuste de los modelos de ML para mayor precisión.
- Agregar nuevos datos a los modelos de ML para obtener una visión más profunda.
- Construcción de nuevos modelos de ML para abordar nuevas preguntas empresariales y de análisis de datos.
Inversión Optimizada
Nuestra empresa de consultoría de aprendizaje automático puede ayudar a tu organización a seleccionar un stack tecnológico óptimo e identificar casos de uso que requieran ML en lugar de soluciones convencionales.
Planificación de Proyectos Simplificada
Con el apoyo de una empresa de consultoría de aprendizaje automático, puedes establecer una hoja de ruta adecuada para el desarrollo e implementación de ML y definir con precisión cronogramas, presupuestos, tareas, equipos e iteraciones.
Implementación Más Rápida
Nuestros consultores de ML pueden complementar a tus expertos internos para completar tu proyecto de ML en un plazo más corto sin necesidad de reclutar y capacitar talento adicional.
Menor Riesgo Empresarial
Un equipo de consultores de ML te ayudará a abordar posibles desafíos empresariales o técnicos (falta de datos de entrenamiento, sesgo del modelo de ML, incumplimiento, etc.) y mitigar los riesgos relacionados.
Tecnologías que usamos en nuestros servicios de Aprendizaje Automático:
Nuestros servicios de aprendizaje automático ayudan a las empresas a aprovechar los datos para construir modelos predictivos y aplicaciones inteligentes.
Lenguajes de programación
Java
Python
R
Scala
Computación en la nube
AWS
Azure
Google Cloud
IBM Cloud
Bases de datos
Bases de datos NoSQL
Cassandra
MongoDB
Redis
Bases de datos SQL
Microsoft SQL
MySQL
Oracle
PostgreSQL
Ingeniería de Datos y Analítica
Big Data
Apache Spark
Databricks
Hadoop
Kafka
Machine Learning y Ciencia de Datos
Alteryx
Apache Mahout
Jupyter
Keras
LightGBM
MatLab
NumPy
OpenCV
Pandas
PyTorch
R
Scikit-Learn
SpaCy
TensorFlow
Theano
DevOps
Gestión de Configuración y Automatización
Ansible
Packer
Terraform
Herramientas CI/CD
GitHub
GitLab
Jenkins
Containerización
Docker
Kubernetes
Seguridad
HashiCorp Vault
OWASP ZAP
Snyk