Construiré tu modelo de Machine Learning o Computer Vision

Necesita un modelo de aprendizaje automático o de visión artificial que funcione, no un prototipo a medio terminar ni una pila de cuadernos teóricos. Tanto si se dedica a la detección de objetos, la segmentación de imágenes, el reconocimiento facial, el procesamiento del lenguaje natural (NLP), la predicción de series temporales o cualquier otra tarea más especializada, este servicio le ofrece modelos listos para su implementación, diseñados según sus requisitos, con un código fuente limpio, una validación exhaustiva y el rigor que su proyecto merece.

Cada proyecto comienza con una fase de investigación para comprender el problema, los datos y la arquitectura más adecuada. A partir de ahí, el preprocesamiento de los datos se gestiona de principio a fin —limpieza, aumento de datos, ingeniería de características y construcción del flujo de trabajo— antes de que se construya, entrene y valide el modelo en función de sus objetivos de rendimiento. Recibirá código fuente totalmente comentado de forma estándar en todos los niveles.

La gama de capacidades que se ofrece es muy amplia. Detección de objetos con YOLO-v8, YOLO-v11 y Faster-RCNN. Seguimiento de objetos mediante OC-SORT, ByteTrack, BOT-SORT y Strong-SORT. Segmentación de imágenes utilizando Mask-RCNN, U-NET, SAM2 y Sapiens. Clasificación de imágenes y audio con InceptionResnetV2, VGG, ResNet y ViT. Estimación de poses y reconocimiento facial con Facenet, Dlib y DeepFace; OCR con TesseractOCR y PaddleOCR; flujos de trabajo GAN; generación de leyendas de imágenes con Florence2 y LSTM; estimación de profundidad; relleno de imágenes con LaMa y MIGAN; análisis de incrustaciones; y predicción de series temporales con Transformers, RNN y LSTM. En cuanto a las tareas lingüísticas, también se incluyen los modelos de lenguaje a gran escala (LLM, como LLAMA y GPT) y los flujos de trabajo RAG a través de LangChain.

Todo el trabajo se basa en marcos de trabajo estándar del sector: PyTorch, TensorFlow, Keras y scikit-learn. La infraestructura en la nube abarca AWS, GCP y Azure. Se admite la contenedorización mediante Docker, las bases de datos vectoriales —como Chroma y Pinecone— y la implementación en el borde en dispositivos Jetson, Raspberry Pi y NCS. Las bases de datos —MySQL, MongoDB y PostgreSQL— pueden integrarse según sea necesario.

El nivel Standard añade un ajuste fino a la versión básica, lo que mejora la precisión del modelo para su conjunto de datos específico mediante rondas de revisión adicionales. El nivel Full Delivery lo incluye todo: ajuste fino, implementación en la nube, supervisión del rendimiento y documentación exhaustiva del modelo, lo que lo convierte en la opción ideal para los equipos que necesitan un modelo listo para funcionar en un entorno en producción.

Este servicio es ideal para científicos de datos que necesiten asistencia especializada en la implementación, equipos de producto que desarrollen funciones basadas en IA, investigadores que requieran un modelo de referencia sólido y empresas que deseen automatizar flujos de trabajo visuales o analíticos. Si tiene alguna duda sobre el alcance del servicio, póngase en contacto con nosotros a través del chat de pedidos antes de realizar su pedido; la amplitud de la pila tecnológica permite dar respuesta a prácticamente cualquier reto relacionado con el aprendizaje automático o la visión por ordenador.