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Machine Learning

Crea sistemas que puedan aprender, adaptarse y actuar autónomamente

Cambia o te cambian

Definimos como "disruptiva" a aquella "capacidad de un algoritmo para realizar una tarea cognitiva a un nivel suficiente para liberar a los humanos para realizar una tarea de mayor valor que las máquinas no pueden realizar". En ese sentido, las herramientas analíticas avanzadas, como el deep learning, son el elemento disruptor por excelencia.

Nologin, y su experiencia, puede permitirte dar el salto cualitativo en el analisis de tus datos que necesitas.

¿Qué es y para que sirve el Machine Learning?

Las máquinas, son muy buenas realizando tareas repetitivas. Gracias a ello, pueden comparar incansablemente millones de datos y son capaces de extraer patrones de comportamiento, que la inteligencia humana tardaría años en descubrir. Esos patrones detectados a través del sistema de machine learning, pueden permitir predecir resultados y comportamientos en múltiples sectores.

La inteligencia artificial facilita un diagnostico temprano y mayor precisión, ayudando a hacer lo imposible posible, permitiendo avances cuantitativos en aquellos campos de investigación en los que se aplica.

La empresa es capaz de entregar una experiencia de usuario más personalizada a sus clientes y ofrecer grupos de usuarios más segmentados y efectivos a las agencias de publicidad.

El aprendizaje acelerado que proporcionan estas plataformas, nos acerca un paso más a poner los vehiculos autónomos en la carretera.

Dada la inmensa cantidad de datos necesarios para entender el movimiento, velocidad del viento, temperatura del agua, y otros factores que pueden ser decisivos en el clima, tener un procesador que sea capaz de exprimir todos esos datos puede mejorar las prediciones.

Es posible analizar y aumentar el rendimiento de los datos obtenidos por sistemas de calidad, medida y supervisión, permitiendo determinar en tiempo real la calidad de los productos fabricados en función de sus características técnicas.

En estos sectores, es vital determinar el grado de satisfacción de un cliente, recomendar nuevos productos y calcular el riesgo que puede tener la concesión de préstamos, hipotecas, pólizas... En estos casos, tener un modelo que aprenda a partir de datos históricos es un gran recurso.

Enfréntate a los retos del mañana con Nologin