Descubra la información empresarial con
aprendizaje automático

Nuestro equipo de científicos de datos, ingenieros de datos y expertos en aprendizaje automático transforman las operaciones comerciales, las relaciones con los clientes y los ecosistemas tecnológicos con el desarrollo de modelos ML innovadores.

sección1desarrollo del aprendizaje automático

La importancia del aprendizaje automático

A medida que las empresas escalan, inevitablemente comienzan a procesar enormes cantidades de datos. El aprendizaje automático permite extraer información de grandes y complejas masas de datos, sacando continuamente mejores conclusiones y predicciones más precisas a medida que los modelos adquieren experiencia.

 El aprendizaje automático puede transformarlo todo, desde cómo las empresas se dirigen a sus clientes hasta cómo gestionan sus operaciones comerciales. En el caso de las nuevas empresas, la creación de un producto innovador que aproveche el aprendizaje automático puede otorgarles esa importante ventaja competitiva. Explore cómo el aprendizaje automático podría impulsar sus objetivos empresariales hablando con nuestro equipo hoy mismo.

Desarrollo del aprendizaje automático Servicios

Servicios de desarrollo de aprendizaje automático

Análisis predictivo

Mejore el análisis de los datos actuales y pasados para predecir mejor los patrones futuros. Construimos, entrenamos y desplegamos sistemas de aprendizaje automático y aprendizaje profundo que identifican patrones simples y complejos.

Ingeniería de datos

Nuestro variado equipo de ingenieros de datos colabora con nuestros ingenieros de aprendizaje automático para diseñar, gestionar y optimizar el flujo de datos a través de sus modelos de aprendizaje automático, de modo que impulsen conocimientos empresariales reales.

Procesamiento del lenguaje natural

Construya un sistema de procesamiento del lenguaje natural (PLN) preciso o mejore su PLN actual basado en reglas con el aprendizaje automático, permitiendo que su software identifique mejor los patrones naturales en los datos no estructurados.

Motores de recomendación

Construya una experiencia de usuario más personalizada, haga crecer una base de usuarios leales y genere más ingresos. Nuestros ingenieros de aprendizaje automático crean potentes modelos de ML, orientados a cumplir sus KPI específicos.

Aprendizaje profundo

Aproveche la potencia del aprendizaje profundo para mejorar el reconocimiento de imágenes, el procesamiento del habla, la analítica y mucho más. Explore sus datos a un nivel más profundo y encuentre estructuras complejas e intrincadas para potenciar el aprendizaje empresarial.

Visión artificial

Nuestros expertos combinan el aprendizaje automático, el aprendizaje profundo y otras tecnologías emergentes para interpretar, comprender y actuar, basándose en imágenes y vídeos. Tanto si se trata de reconocimiento facial como de control de tráfico, contamos con expertos en toda una serie de sectores.

Ciencia de los datos

Obtenga información empresarial significativa a partir de su conjunto de datos empresariales. Nuestros expertos en ciencia de datos se centran en el análisis de datos para encontrar oportunidades de resolver problemas empresariales y responder a sus preguntas más apremiantes.

Acelerar la innovación Aprendizaje automático

Reserve su consulta gratuita con uno de nuestros expertos digitales.

Desarrollo del aprendizaje automático Proceso

Gracias a nuestro trabajo con docenas de clientes en una gran variedad de proyectos de aprendizaje automático, hemos creado un proceso integral para lograr el éxito de los proyectos. Desde la consulta inicial hasta la optimización del análisis de datos, descubra nuestro proceso a continuación.

Recogida de datos

En primer lugar, revisamos sus datos o le ayudamos a recopilar los datos que necesita de fuentes fiables y los agregamos en un único conjunto de datos.

Preprocesamiento de datos

A continuación, incorporamos expertos en gestión de datos para garantizar que los datos se limpien, se formateen adecuadamente, se protejan y se almacenen con eficacia.

Construcción del conjunto de datos

Los datos procesados se dividen en tres conjuntos de datos: el conjunto de entrenamiento, el conjunto de validación y el conjunto de prueba.

Formación y perfeccionamiento

Una vez definido el modelo óptimo de ML, introducimos el conjunto de datos de entrenamiento en su algoritmo para probarlo con el conjunto de datos de validación.

Evaluación

Por último, examinamos su modelo para comprobar la exactitud de los análisis de datos, ajustamos la configuración y realizamos implantaciones de prueba para tener en cuenta los cambios de datos inesperados.

Implementación

Le apoyamos en el despliegue de su modelo de aprendizaje automático, creando integraciones a través de APIs personalizadas para una amplia gama de entornos.

La industria de Beneficios del aprendizaje automático

El aprendizaje automático no es sólo una palabra de moda. Es una poderosa herramienta para la eficiencia y el crecimiento empresarial a largo plazo. Nuestro variado equipo de analistas, consultores, desarrolladores e ingenieros de aprendizaje automático le ayudarán a aprovechar todas las ventajas que ofrece el aprendizaje automático.

AUTOMATIZAR LOS PROCESOS

El aprendizaje automático automatiza el proceso de aprendizaje a partir de los datos, por lo que su equipo tiene más tiempo para centrarse en actuar sobre las ideas, no en peinar los datos no estructurados.

ENTENDER A SU PÚBLICO

Nuestros expertos en ciencia de datos implementan algoritmos de vanguardia que impulsan una mayor segmentación y conocimiento de los clientes.

validación de los requisitos de los iconos

APROVECHAR EL ANÁLISIS PREDICTIVO

Prevea los cambios en el mercado, las bajas de los clientes y los fallos del sistema, para poder adaptarse y encontrar oportunidades con antelación.

análisis de los requisitos de los iconos

IMPULSAR LA MEJORA CONTINUA

Los algoritmos de ML mejoran su precisión y eficacia cuantos más datos analizan. Construimos modelos que aprenden y avanzan rápidamente.

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PREGUNTAS FRECUENTES

El aprendizaje automático es el uso de ordenadores para aprender y adaptarse mediante el análisis de datos y la extracción de inferencias a través de algoritmos de aprendizaje automático y modelos estadísticos. Es un potente tipo de inteligencia artificial y análisis de datos.

Existen tres tipos de aprendizaje automático: el aprendizaje automático supervisado, el aprendizaje automático no supervisado y el aprendizaje automático por refuerzo. El tipo de modelos de aprendizaje automático que debe utilizar depende de los objetivos de sus soluciones de aprendizaje automático.

Startechup es una empresa de desarrollo de software a medida, de aprendizaje automático y de consultoría de aprendizaje automático. Proporcionamos servicios de aprendizaje automático y construimos soluciones de aprendizaje automático de vanguardia para empresas de nueva creación y empresas.

Los algoritmos de aprendizaje automático se utilizan en diversos campos, como las finanzas, la sanidad, el transporte y el comercio minorista. Se utilizan para el reconocimiento de imágenes y del habla, el procesamiento del lenguaje natural, la predicción, la detección de anomalías y la toma de decisiones. Algunos ejemplos concretos de aplicaciones habituales del aprendizaje automático son:

  • Detección del fraude en las transacciones financieras
  • Mantenimiento predictivo en la fabricación
  • Reconocimiento de imágenes en vehículos autónomos
  • Sistemas de recomendación en el comercio electrónico
  • Diagnóstico y planificación del tratamiento en la asistencia sanitaria
  • Modelización predictiva en energía y servicios públicos
  • Análisis del sentimiento en medios sociales y atención al cliente

Los expertos en aprendizaje automático combinan las competencias de los ingenieros de software y los científicos de datosporque programan sistemas que recopilan, procesan y analizan datos: esto es lo que crea el sistema de aprendizaje automático.

El aprendizaje profundo es una técnica especializada de aprendizaje automático que utiliza algoritmos de aprendizaje profundo, que son un tipo de redes neuronales artificiales formadas por múltiples capas, para aprender de los datos y hacer predicciones sobre ellos. Los sistemas de aprendizaje automático, por su parte, son una categoría más amplia que engloba el aprendizaje profundo, así como otras técnicas de entrenamiento de modelos para realizar predicciones o tomar decisiones sin estar explícitamente programados para ello.

Los desarrolladores de software suelen adquirir habilidades y conceptos de ciencia de datos, inteligencia artificial y aprendizaje automático, utilizando algoritmos y modelos de aprendizaje automático para hacer predicciones y encontrar patrones. Sin embargo, un ingeniero de aprendizaje automático es una función específica que combina los conocimientos de los ingenieros de software y los científicos de datos.

Los ingenieros de ML construyen sistemas de IA que utilizan modelos de aprendizaje automático para automatizar modelos predictivos. Los ingenieros de ML suelen ser ingenieros de datos con conocimientos avanzados de ciencia de datos o científicos de datos con conocimientos avanzados de ingeniería de software.

Hay varias formas de aprovechar el aprendizaje automático (ML) para acelerar su esfuerzos de transformación digitalincluyendo:

  1. Automatización de procesos empresariales: El ML puede automatizar tareas repetitivas y que consumen mucho tiempo, como la introducción de datos, la atención al cliente y la gestión de inventarios. Esto puede mejorar la eficiencia, reducir los errores y motivar a los empleados para que se centren en actividades de mayor valor.
  2. Mejora de la toma de decisiones: El ML puede analizar grandes cantidades de datos, identificar patrones y hacer predicciones. Esto puede ayudar a las organizaciones a tomar decisiones más rápidas, como identificar nuevas oportunidades de negocio, detectar fraudes o predecir fallos en los equipos.
  3. Mejora de la experiencia del cliente: El ML puede proporcionar experiencias de cliente personalizadas y relevantes, como recomendar productos, proporcionar asistencia en tiempo real o predecir las necesidades de los clientes.
  4. Mejora de la innovación de productos: El ML puede mejorar el diseño, el desarrollo y las pruebas de los productos. Por ejemplo, puede utilizarse para optimizar las características de los productos, identificar nuevas oportunidades y mejorar su calidad.
  5. Mantenimiento predictivo: El ML puede predecir cuándo fallarán los equipos o las máquinas y programar el mantenimiento o la sustitución de piezas antes de que se produzca el fallo.
  6. Optimización de las operaciones: El ML puede optimizar operaciones, como la gestión de inventarios, la logística y la gestión de la cadena de suministro. Por ejemplo, puede optimizar los programas de producción, predecir la demanda y optimizar las rutas logísticas.

Cuando se aprovecha el ML para acelerar la transformación digital, es crucial comprender claramente el problema empresarial que se intenta resolver y los resultados que se quieren conseguir. También es esencial conocer bien los distintos tipos de técnicas y tecnologías de ML disponibles y trabajar con expertos en la materia para garantizar que la implementación de ML sea sólida, precisa y cumpla la normativa pertinente.

Los servicios de aprendizaje automático pueden permitir a las empresas resolver sus principales retos empresariales. 

- El análisis predictivo para identificar patrones y tendencias para los desafíos empresariales complejos: Por ejemplo, el desarrollo del comercio electrónico puede beneficiarse del aprendizaje automático al comprender el comportamiento de compra de sus clientes para aumentar su satisfacción. 

- Automatizar las operaciones: El aprendizaje automático aprende de forma automatizada, reduciendo la necesidad de intervención humana. 

- Toma de decisiones basada en datos: El aprendizaje automático puede ayudarle a obtener información valiosa y conocimientos significativos de los datos empresariales y del análisis exploratorio de datos. 

- Desarrollo de productos innovadores: Las empresas tecnológicas pueden implementar las mejores capacidades de aprendizaje automático en sus productos (como el procesamiento del lenguaje natural), lo que les proporciona una ventaja competitiva sostenible. Por eso, muchas empresas emergentes y tecnológicas optan por integrar el aprendizaje automático en su software personalizado, el desarrollo móvil y el desarrollo web. 

Como una de las principales empresas de desarrollo de software a medida y aprendizaje automático, le ayudamos a desbloquear las ventajas que ofrecen el aprendizaje automático, el desarrollo móvil y el desarrollo de software.

Los equipos de desarrollo de aplicaciones móviles de diversos sectores utilizan la tecnología de aprendizaje automático. Por ejemplo, los equipos de desarrollo de aplicaciones móviles de comercio electrónico pueden aprender de los datos de los clientes para recomendar nuevos productos a los clientes existentes. Las aplicaciones financieras móviles también pueden utilizar algoritmos de aprendizaje automático y desarrollo de aplicaciones móviles y web al unísono para verificar a los clientes y detectar fraudes. 

Ofrecemos servicios de aprendizaje automático y servicios de desarrollo de aplicaciones móviles. Si desea utilizar modelos innovadores de ML en su proyecto de desarrollo de aplicaciones móviles o de desarrollo web, póngase en contacto con nosotros hoy mismo.

Hay varias plataformas de aprendizaje automático que puedes aprovechar en tus soluciones de IA. Algunas de las mejores son IBM Machine Learning -un software gratuito y de código abierto-, Amazon Machine Learning, ideal para las empresas que operan en el ecosistema de AWS, y Azure Machine Learning.

Inteligencia Artificial (IA) es un término amplio que hace referencia al desarrollo de sistemas informáticos capaces de realizar tareas que normalmente requerirían inteligencia humana.como la comprensión del lenguaje natural, el reconocimiento de imágenes y la toma de decisiones. El aprendizaje automático (Machine Learning, ML) es un método específico de desarrollo de la IA que consiste en entrenar sistemas informáticos para que aprendan de los datos y hagan predicciones o tomen decisiones sin estar explícitamente programados. Es un subconjunto de la IA. El aprendizaje automático utiliza algoritmos y modelos estadísticos que permiten a los ordenadores aprender de los datos, identificar patrones y hacer predicciones o tomar decisiones. Desarrollo de la IA también incluye otros enfoques como los sistemas basados en reglas, los sistemas expertos y otros.

Big Data se refiere a conjuntos de datos demasiado grandes y complejos para ser gestionados por el software de datos tradicional. Por lo tanto, las empresas que aprovechan el Big Data utilizan tecnologías de vanguardia para manejar datos muy variables, que llegan en volúmenes cada vez mayores y a mayor velocidad.

El primer paso de cualquier proyecto de aprendizaje automático es defina sus objetivos y KPI específicos. Esto es crucial para garantizar que el proceso de aprendizaje automático se ajusta a los profesionales de su empresa. 

El siguiente paso es diseño de soluciones y creación de prototiposLa simulación de una interfaz de usuario para garantizar que la solución final cumpla sus objetivos. 

Una vez terminado el diseño, pasamos a la fase más larga: desarrollo. Esto implica identificar o crear el algoritmo de aprendizaje automático y el conjunto de características correctos, procesar los datos y prepararlos. También utilizamos otras tecnologías de inteligencia artificial, en función de su caso de uso. 

A lo largo del desarrollo y más allá, nuestros ingenieros y desarrolladores realizar pruebas rigurosas tanto de su front-end como de su back-end, garantizando una solución escalable, segura y robusta. Una vez que su aplicación está totalmente probada y verificada con respecto a los objetivos iniciales, le ayudamos a implantar el modelo y a que el usuario lo adopte. Luego, a medida que pasa el tiempo y obtenemos información de los usuarios, mejoramos continuamente el modelo de aprendizaje automático utilizando herramientas de aprendizaje automático para optimizar los resultados y adaptarnos a medida que cambian los profesionales de la empresa. 

Como una de las principales empresas de aprendizaje automático, estamos preparados para abordar su proyecto de aprendizaje automático.

No sólo ofrecemos soluciones de aprendizaje automático. Como empresa de desarrollo de software a medida, trabajamos en proyectos de desarrollo de software a medida y ofrecemos servicios de desarrollo de software a medida. Contamos con una gama de ingenieros, desarrolladores y expertos en inteligencia artificial, ingeniería de datos, consultoría de Big Data, desarrollo de software, desarrollo web, gestión de infraestructuras de transformación digital, procesamiento del lenguaje natural, desarrollo de eCommerce y consultoría de gestión de proyectos. Nos centramos en garantizar la satisfacción del cliente: hable con nosotros hoy mismo para descubrir nuestros servicios.

Flujo del proceso de adquisición de Startechup

El flujo del proceso de adquisición de Startechup puede resumirse en cuatro pasos clave. En primer lugar, se realiza una llamada de presentación para conocer al cliente potencial y evaluar sus necesidades. En segundo lugar, se lleva a cabo una evaluación del proyecto para determinar el alcance del trabajo y los recursos necesarios. En tercer lugar, se redacta una propuesta de ejecución del proyecto y se presenta al cliente para su aprobación. En cuarto lugar, una vez aceptada la propuesta, se redacta un acuerdo y ambas partes lo firman. Esto marca el inicio del proyecto y el compromiso de Startechup de llevarlo a cabo. Aunque este proceso puede parecer largo y tedioso, es esencial para garantizar que ambas partes estén de acuerdo y que Startechup comprenda claramente las expectativas del cliente.

Puede esperar lo mejor de nuestro equipo

En Startechup, nos enorgullecemos de ofrecer servicios de desarrollo de software de primera categoría. Nuestro equipo de desarrolladores experimentados está bien versado en una variedad de lenguajes de programación y plataformas, y siempre nos mantenemos al día en las últimas tendencias de la industria. Proporcionamos documentación completa con cada proyecto, para que pueda estar seguro de que el producto final satisfará sus necesidades específicas. Además, nuestro equipo ofrece servicios de análisis de negocio y de interacción Ui/UX para garantizar que su proyecto sea fácil de usar y de navegar. Cuando trabaja con Startechup, puede esperar un servicio de máxima calidad de principio a fin.

Marco de ejecución de proyectos más común

Utilizamos principalmente los marcos de ejecución de proyectos más populares: La gestión ágil de proyectos. Esta herramienta está diseñada para proporcionar una comunicación en tiempo real entre los gestores de proyectos y los miembros del equipo con el fin de ejecutar eficazmente las tareas y los resultados. El marco ágil se basa en un conjunto de principios que hacen hincapié en el desarrollo iterativo, la colaboración con el cliente y la mejora continua. Una de las características clave de la gestión ágil de proyectos son las reuniones diarias y semanales. Estas reuniones ayudan a garantizar que todos los miembros del equipo estén al tanto del progreso y los obstáculos del proyecto. De este modo, todas las partes interesadas en el proyecto están al corriente de cada paso del mismo.

Potente herramienta de seguimiento de proyectos desarrollada por Startechup

Startechup ha desarrollado una potente herramienta de seguimiento de proyectos que puede ayudar a las organizaciones a realizar un seguimiento del tiempo, el presupuesto y los recursos empleados en los proyectos. A través de la herramienta, los miembros de nuestro equipo envían un plan de proyecto semanal y un resumen semanal por correo electrónico. Integramos datos de terceros comunes en el desarrollo de software, como Bitbucket (similar a GitHub o Gitlab), comunicaciones en el canal Slack del proyecto. Ayuda a los clientes, gerentes y empleados a ver el tiempo que les queda para completar un proyecto, estimar el tiempo necesario para completar cada tarea, y asegurarse de que nos mantenemos en el presupuesto y el calendario del proyecto. El rastreador de proyectos de Startechup es una poderosa herramienta, para clientes y gestores de proyectos, para supervisar el progreso de un proyecto y asegurarse de que va por buen camino. La herramienta de seguimiento de proyectos de Startechup es un recurso valioso para cualquier organización que quiera mejorar sus capacidades de gestión de proyectos de desarrollo de software.

Por qué ¿Nosotros?

Combinamos el estándar europeo en nuestra estrategia digital y conseguimos que su diseño ux sea entregado por una de las mejores empresas de diseño UX de Filipinas.

Una centrado en el ser humano empresa

Realmente centrado en el usuario

Somos expertos en comprender las necesidades de los usuarios y en ayudarle a cumplir sus objetivos empresariales. Trabajaremos con usted para crear una estrategia de desarrollo de software que lleve a su empresa al siguiente nivel. Póngase en contacto con nosotros hoy mismo para empezar.

Clientela internacional 

Hemos trabajado con empresas de todos los tamaños, desde pequeños negocios hasta grandes organizaciones empresariales, y conocemos a fondo los retos y las oportunidades que conlleva la digitalización de su negocio.

Ingenieros de corazón

Tenemos los conocimientos y la experiencia necesarios para ayudarle a navegar por el siempre cambiante panorama del mundo digital, y nos dedicamos a ayudarle a tener éxito en la creación de productos de alta calidad.

Precios competitivos

Nuestra política de precios es flexible, por lo que puede ajustarse al presupuesto de una startup así como al de una empresa más grande. También ofrecemos descuentos para las ONG que quieran crear soluciones digitales. Además, tenemos una serie de herramientas y recursos que las empresas pueden utilizar para ponerse en marcha rápidamente.

Inspirado por las mejores empresas de UX

Durante la última década, nuestro equipo ha estado investigando y experimentando nuevos productos. Esto nos ha dado una visión única de la experiencia del usuario. Creemos que proporcionando la mejor experiencia de usuario, podemos tener un impacto positivo en el mundo.

Nuestra gente es lo primero

Valoramos a los miembros de nuestro equipo ofreciéndoles un entorno de trabajo estimulante que apoya su crecimiento profesional, financiero y espiritual. Nuestros talentosos miembros del equipo son el corazón de nuestra empresa, y nos comprometemos a apoyarlos de todas las maneras posibles.

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