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  • Inteligencia artificial y machine learning

Aproveche la inteligencia artificial y el machine learning

Lo ayudaremos a configurar un sistema para usar sus datos con el objetivo de mejorar su negocio, para que pueda tomar decisiones inteligentes, mejorar la colaboración y transformar la experiencia de los clientes.

Cuando sus datos trabajan más para usted, puede llevar sus recursos más allá y ofrecer aplicaciones, servicios y resultados inteligentes. Combinamos una profunda experiencia técnica y comercial con infraestructuras líderes de machine learning y AI nativas de la nube junto con MLOps, a fin de potenciar su negocio, ayudándolo a trabajar de forma más rápida e inteligente.

two people looking at a tablet

Casos de uso

Habilite transcripciones de voz, interpretaciones y traducciones, como también búsqueda y análisis de palabras clave.

  • Reduzca los costos y acelere la disponibilidad automatizando la transcripción manual de mensajes de correo de voz y discursos, y automatizando la interpretación de diferentes idiomas.
  • Desarrolle un canal de datos para permitir el procesamiento del lenguaje natural de los datos escritos y de voz a los formatos e idiomas que se necesiten.
  • Habilite el procesamiento de lenguaje basado en IA que es más preciso que el procesamiento manual y es capaz de proporcionar palabras clave y análisis de sentimientos.
codes with waves overlaying

Tome medidas preventivas con proyecciones inteligentes sobre comportamientos y eventos futuros.

  • Descubra la IA sin servidor y las capacidades de procesamiento de datos de machine learning, las aplicaciones y los modelos de pronóstico y predicción para obtener previsiones más precisas.
  • Emplee algoritmos avanzados de machine learning para mejorar la precisión de las proyecciones a corto plazo.
person looking at graphs on a tablet

Habilite la identificación dentro de imágenes, documentos o datos de video.

  • Utilice imágenes o video para recopilar datos como el seguimiento de objetos, la detección de cambios en el tiempo y el reconocimiento facial.
  • Identifique los momentos de inserción y retiro de instrumentos o herramientas en función de videos en vivo o grabados para evaluar la eficacia de ese paso en fabricación, cirugía u otro uso de herramientas.
  • Detecte correctamente los eventos mediante el entrenamiento de un modelo de machine learning para evaluar imágenes en la secuencia de video.
  • Machine learning categoriza el estado de cada imagen como dentro o fuera del producto o del cuerpo y los modelos de inferencia determinan eventos a partir de los cambios en las estimaciones de estado.
lines connecting design

Identifique los clústers de elementos en común o distinciones normales/anómalas.

Identifique patrones normales o anormales que lo ayuden a hacer recomendaciones a los clientes y a mejorar la consistencia y la eficiencia. Desarrolle un modelo de machine learning para:

  • Predecir la mejor ruta de envío en función de una variedad de datos, como el clima, la disponibilidad y el estado de los vehículos y los conductores.
  • Minimizar el potencial de daño al preparar productos para su envío a través de la detección y comprensión de combinaciones buenas y malas de embalaje.
  • Detectar actividad fraudulenta en función de un patrón de conducta.
abstract lights
Humen
Trabajar con un equipo profesional de ingenieros de Onica sobre cómo optimizar el back-end fue, en general, una experiencia muy positiva, y nos ayudó mucho a escalar nuestra infraestructura durante las etapas iniciales críticas en las que uno no cuenta con un equipo de ingeniería de back-end importante.
Tinghui Zhou, Cofundador y CEO, Humen.AI Vea el caso de estudio

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Humen.AI

Service Blocks

Los Service Blocks™ de Rackspace ofrecen soluciones flexibles y personalizadas para sus necesidades y lo ayudan a optimizar de forma continua.

Ponga en funcionamiento la última información analítica a escala con hojas de ruta y estrategias de AI, y machine learning a la medida.

  • Descubrimiento y desarrollo de los casos de uso comerciales, mejores prácticas de machine learning y análisis de deficiencias.
  • Planificación de estrategias, hojas de ruta e implementación.
  • Diseño de soluciones de AI.
  • Desarrolle, capacite y ponga a punto los modelos con las infraestructuras más populares.
  • Implemente modelos en la producción y en la integración de las aplicaciones.
  • Infraestructura demostrada que combina los procesos de CI/CD, el ciclo de vida de machine learning y los conjuntos de herramientas de código abierto
  • MLOps: combina el preprocesamiento de datos, la capacitación de modelos y el monitoreo de implementaciones y modelos en múltiples ambientes con sólido dominio de la seguridad y el control, a fin de proporcionar una base para la administración exitosa del ciclo de vida del modelo. 

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