Machine Learning


Los servicios de desarrollo de aprendizaje automático aprovechan las herramientas, técnicas y tácticas de IA y ML para desarrollar modelos de aprendizaje automático para la tecnología empresarial cognitiva que mejora el rendimiento del sistema y transforma los datos sin procesar en conjuntos de datos limpios y utilizables.

Nuestros expertos ayudan a las empresas a capitalizar la tecnología ML, seleccionando aplicaciones para sus necesidades empresariales y ofreciendo soluciones ML a escala. DarkRockMountain ayuda a las empresas a incorporar el aprendizaje automático en sus procesos para descubrir patrones, predecir resultados e impulsar la automatización.

Ingeniería de aprendizaje automático (ML)

Los ingenieros de ML de DarkRockMountain desarrollan aplicaciones empresariales inteligentes basadas en datos con modelos de aprendizaje automático para la extracción y el análisis de datos, el 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 MLOps y AutoML para eliminar los cuellos de botella de adopción del aprendizaje automático empresarial, facultando a los equipos de TI para dirigir proyectos de aprendizaje automático de producción sin comprometer la calidad, el rendimiento o la interpretabilidad de los modelos.

Desarrollo de aprendizaje profundo (DL)

DarkRockMountain se especializa en el desarrollo de tecnologías de DL utilizando algoritmos de 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 trabajo de procesamiento.

Ciclo de servicios de aprendizaje automático

  • 1

    Análisis de negocio

    • Definición de las necesidades de negocio que una empresa quiere abordar con machine learning.
    • Analizar el entorno de aprendizaje automático existente (si existe).
    • Determinar los requisitos de cumplimiento normativo para una solución de ML.
    • Diseñar una estrategia y una hoja de ruta para la implantación del aprendizaje automático.
    • Decidir los entregables de la solución de aprendizaje automático.
  • 2

    Diseño técnico

    • Diseño de un conjunto óptimo de características para una solución de ML.
    • Diseñar un sistema de ML de acuerdo con los requisitos de escalabilidad, seguridad y conformidad.
    • Selección de tecnologías óptimas de aprendizaje automático (lenguajes de programación de ML, marcos de desarrollo de ML, tecnologías de procesamiento de datos, etc.).
    • Diseño de 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.
    • Definición de los criterios para la evaluación del modelo de aprendizaje automático.
  • 4

    Desarrollo e implementación de modelos de aprendizaje automático

    • Exploración y perfeccionamiento del modelo de ML.
    • Prueba y evaluación de modelos 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 los modelos de aprendizaje automático.

    • Supervisión y ajuste continuos de los modelos de ML para obtener una mayor precisión.
    • Adición de nuevos datos a los modelos de ML para obtener una visión más profunda.
    • Construcción de nuevos modelos ML para abordar nuevas preguntas de negocio y análisis de datos.
  • Inversión optimizada

    Nuestra consultora de machine learning puede ayudar a tu organización a seleccionar una pila tecnológica óptima e identificar casos de uso que requieran ML en lugar de soluciones convencionales.

  • Planificación de proyectos optimizada

    Con el apoyo de una empresa de consultoría de aprendizaje automático, puede establecer una hoja de ruta adecuada para el desarrollo y la implementación de ML y definir con precisión los plazos, presupuestos, tareas, equipos e iteraciones.

  • Implantación más rápida

    Nuestros consultores de ML pueden complementar a sus expertos internos para completar su proyecto de ML en un plazo de tiempo más corto sin necesidad de contratar y formar talento adicional.

  • Menor riesgo empresarial

    Un equipo de consultores de ML le ayudará a abordar los posibles desafíos empresariales o técnicos (falta de datos de formación, sesgo del modelo de ML, incumplimiento, etc.) y a mitigar los riesgos relacionados.

Tecnologías y herramientas que dominamos:

Lenguajes de programación

  • .Net

  • C++

  • Golang

  • Java

  • JavaScript

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    Kotlin

  • Php

  • Python

  • Qt

  • Rails

  • Rust

  • Scala

  • Swift icon

    Swift

Cloud

  • AWS - Amazon Web Services

    AWS

  • Microsoft Azure

    Azure

  • DigitalOcean

    DigitalOcean

  • Google Cloud

    Google

  • IBM Cloud

    IBM

Bases de datos

Bases de datos NoSQL
  • Apache HBase

  • Apache Nifi

  • Cassandra

  • MongoDb

  • Neo4j

  • Redis

Bases de datos SQL
  • MicrosoftSQL

  • MySql

  • Oracle

  • PostgreSQL

Big Data

  • Apache Spark

  • Apache Storm

  • Confluent

  • Databricks

  • Hadoop

  • Hive

  • Kafka

  • Snowflake

Machine learning y ciencia de datos

  • Alteryx

  • Apache Mahout

  • Keras icon

    Keras

  • Mathworks icon

    MatLab

  • OpenCV

  • PyTorch icon

    PyTorch

  • logo--r-script

    R

  • Scikit-learn

    Scikit-Learn

  • SpaCy

  • TensorFlow icon

    TensorFlow

  • Theano

DevOps

CI/CD y Automatización
  • Ansible

  • CircleCI

    CircleCI

  • file_type_cloudfoundry

    Cloud Foundry

  • GitHub Actions

    GH Actions

  • Git

  • GitHub

  • GitLab

  • Jenkins

  • Packer

  • Tekton

    Tekton

  • Terraform

  • Travis CI

Containerización
  • Apache Mesos

  • Docker

  • Kubernetes

  • logo--openshift

    OpenShift

Monitorización
  • Datadog icon

    DataDog

  • Grafana

  • Prometheus icon

    Prometheus

Seguridad y Tests
  • Gremlin

    Gremlin

  • HashiCorp Vault

  • selenium

    Selenium

  • Snyk icon

    Snyk

Blockchain

Plataformas
  • EOS

  • Ethereum

  • Graphene

  • Hyperledger

  • Solana

Herramientas y lenguajes de desarrollo
  • OpenZeppelin

    OpenZeppelin

  • file_type_solidity

    Solidity

  • Vyper

  • Waffle

Frameworks de Front y Back end

  • angular

    Angular

  • Astro

    Astro

  • django

    Django

  • Flask

  • Flutter

  • Gatsby

  • GraphQL

  • Hugo

  • Next.js

  • Node.js

  • React

    React

  • Vue.js

    Vue