EN QU√Č CONSISTE

Machine Learning es la tecnología que utilizando algoritmos puede sacar provecho a tus datos para generar un impacto económico.

Toda la información que has estado almacenando oculta relaciones de utilidad para tu empresa que, con un servicio de Machine Learning bien enfocado, permite ahorrar costes, rentabilizar datos y hacer predicciones con un alto nivel de fiabilidad.

En Talento somos proveedores de servicios en el √°mbito del Machine Learning Aplicado, es decir, asesoramos a empresas y les desarrollamos aplicaciones que solucionen sus necesidades particulares de forma eficiente. Para ello nos apoyamos en herramientas muy contrastadas que hacen m√°s √°gil nuestro trabajo.

Caso de Exito Transformación Digital
CASO DE √ČXITO

IALift para Thyssenkrupp

Las m√°quinas pueden aprender

Si todo lo que haces para automatizar procesos es dar a una máquina instrucciones específicas de lo que tiene que hacer, esta tendrá muy poca flexibilidad y será incapaz de solucionar situaciones que se desvíen mínimamente de la norma.

El Machine Learning permite que la m√°quina compare ejemplos y “aprenda” por s√≠ misma c√≥mo solventar cada situaci√≥n. Se trata, por tanto, de una especie de aprendizaje a base de ejemplos. Y lo mejor es que no importa la cantidad de datos de los que dispones, sino qu√© datos son y c√≥mo est√°n etiquetados.¬†¬†

 

Ofrecemos sesiones formativas

Además de desarrollar pilotos y proyectos basados en la tecnología de Machine Learning, también ofrecemos sesiones formativas sobre esta tecnología, herramientas específicas y su aplicación en un sector determinado.

CASO DE √ČXITO

IALift para Thyssenkrupp

Con el proyecto IALift integramos tecnologías de Inteligencia Artificial, especialmente Machine Learning, en los ascensores que fabrica e instala ThyssenKrupp Norte SA, uno de los mayores grupos tecnológicos del mundo y líder absoluto en el mercado de las escaleras mecánicas y elevadores. 

El objetivo del proyecto era reducir los tiempo de espera para los usuarios de los ascensores. Para ello, hicimos un análisis de los datos de funcionamiento de varios elevadores apoyándonos en la herramienta de BigML. Nuestros data scientist lanzaron diferentes algoritmos hasta lograr un modelo capaz de predecir con una probabilidad muy elevada cuál será el siguiente piso en el que se accione el ascensor. 

Este desarrollo permiti√≥ no solo a√Īadir nuevas funcionalidades a los productos de ThyssenKrupp, sino mejorar el servicio que la empresa ofrece y reducir el impacto econ√≥mico y medioambiental en sus instalaciones gracias a la optimizaci√≥n en el consumo energ√©tico de los ascensores.¬†

Talento Corporativo

Hablemos del futuro de tu negocio

CONTACTA CON NOSOTROS