Construiré Modelos de Machine Learning, NLP o Deep Learning para Tu Proyecto

Si necesita una solución de aprendizaje automático o aprendizaje profundo que realmente funcione con sus datos, está en el lugar adecuado. Tanto si su proyecto consiste en la clasificación de textos, el reconocimiento de imágenes, la detección de objetos, un sistema de recomendación o un proceso personalizado de aprendizaje supervisado, este servicio abarca todo el proceso, desde los datos brutos desordenados hasta un modelo listo para su implementación en producción.

Cada colaboración comienza con una conversación. No hay dos proyectos de ciencia de datos idénticos, por lo que le rogamos que se ponga en contacto con nosotros antes de realizar un pedido para asegurarse de que el alcance, el conjunto de datos y los resultados esperados queden claramente acordados desde el principio. Esto protege su presupuesto y garantiza que se desarrolle la solución adecuada para su problema específico.

**Qué se incluye**

La preparación de datos constituye la base de todos los modelos que aquí se utilizan. Esto incluye la conversión a minúsculas, la eliminación de etiquetas HTML y direcciones URL, la limpieza de espacios en blanco, la corrección ortográfica, la eliminación de palabras vacías, el tratamiento de la puntuación, la tokenización, el stemming y la lematización: el conjunto completo de procesos de preprocesamiento de texto cuando se trabaja con datos lingüísticos, así como los flujos de limpieza equivalentes para datos estructurados o de imágenes.

La ingeniería de características se basa en el método Bag of n-grams, los n-gramas de caracteres, TF-IDF, Word2Vec, los modelos de Markov ocultos y otras técnicas avanzadas de extracción adecuadas para la tarea en cuestión.

El desarrollo de modelos abarca todo el espectro del aprendizaje automático moderno y el aprendizaje profundo. Entre los algoritmos clásicos de aprendizaje automático se incluyen la regresión logística, los árboles de decisión, los bosques aleatorios, el refuerzo de gradientes, los k vecinos más cercanos, el método de Bayes ingenuo, la regresión lineal y las máquinas de vectores de soporte. Las arquitecturas de aprendizaje profundo incluyen perceptrones multicapa, redes neuronales convolucionales y diseños avanzados como LeNet-5, ResNet y VGG16, seleccionados en función de los requisitos de su tarea.

Entre los tipos de proyectos realizados se incluyen sistemas de clasificación, modelos de regresión, sistemas de recomendación, sistemas de recuperación de información, procesos de detección de objetos y aplicaciones de procesamiento del lenguaje natural, utilizando tanto enfoques estadísticos como de redes neuronales.

**Los tres niveles**

El nivel básico ofrece limpieza de datos y un modelo de aprendizaje automático supervisado y entrenado. El nivel estándar añade la documentación del modelo, para que pueda comprender exactamente qué se ha creado, y la implementación en la nube, para que el modelo esté operativo y sea accesible. El nivel completo añade, además de todo lo anterior, la integración con la API, lo que proporciona a su aplicación o a su equipo una interfaz clara para consultar el modelo en tiempo real.

**Para quién es esto**

Startups que estén validando un producto basado en inteligencia artificial, investigadores que necesiten un prototipo funcional, desarrolladores que deseen incorporar capacidades de aprendizaje automático a una aplicación ya existente y empresas que busquen extraer información o automatizar la toma de decisiones a partir de sus datos. Si no está seguro de si su proyecto se ajusta a estos criterios, póngase en contacto con nosotros: siempre podemos adaptar el alcance a sus necesidades.

**Por qué este vendedor**

Con sede en London, titulada en Informática y con experiencia práctica en PLN, visión artificial, aprendizaje profundo y aprendizaje automático clásico, este no es un servicio de desarrollo de carácter general, sino una práctica especializada en ciencia de datos con un profundo conocimiento de los algoritmos, los procesos de preprocesamiento y los enfoques de implementación que exigen los proyectos modernos de aprendizaje automático.