Motor de IA
Aporta inteligencia a tus datos: Calcula predicciones y previsiones basadas en modelos de detección de anomalías, clasificación o regresión.
Los problemas que resuelve motor de IA
Hoy en día, las empresas extraen datos y los evalúan externamente en diferentes plataformas técnicas. Esto crea 3 problemas principales:
- No tienen una buena integración todo en uno
- Dificultades para aprender de los datos
- La preparación de los datos se realiza desde el equipo técnico sin una comprensión profunda del negocio
Lo más destacado de motor de IA
Nuestro motor de IA resuelve este problema con dos tipos diferentes de escenarios de aprendizaje profundo de IA
Sin supervisión
No requiere interacción humana. Las predicciones se autocorrelacionan a partir de datos reales.
Detección de anomalías
Ejemplo: Aumento de la conformidad
Objetivo: Identificar rutas comerciales ilícitas
AI-Neuron Resultado: Puntos de venta con altas puntuaciones de anomalidad
Clasificación
Ejemplo: Aumento del equipo de reparto
Objetivo: Aprovechar a particulares como conductores de reparto
AI-Neuron Resultado: Predicción de la ruta del día siguiente
Supervisado
Es necesaria la interacción humana. Los humanos etiquetan datos para entrenar redes neuronales.
Clasificación
Ejemplo: Aumento de la inspección
Objetivo: identificar la acción de seguimiento adecuada tras una inspección
AI-Neuron Resultado: clasificar las salidas del ataque por acciones
Regresión
Ejemplo: Aumento de existencias
Objetivo: evitar la falta de existencias sin comprometer el capital circulante
AI-Neuron Resultado: previsión de ventas por SKU y país para la planificación de la producción
Definición sencilla de las redes de IA
Nuestro motor de IA facilita ambos procesos: tanto la alimentación de datos como la definición y parametrización de las redes de IA. Los científicos de datos también pueden utilizar Python para crear scripts e incluso importar tus redes de IA existentes.
Profunda integración en tu empresa
El hecho de que el motor de IA esté integrado en el proceso empresarial es clave. De este modo, los resultados de la IA pueden aplicarse en tiempo real a los datos en bruto, en lugar de horas o incluso días después de la extracción de los datos, como suele hacerse en los escenarios habituales de IA.
Preparación eficaz de las entradas de datos
El osapiens Hub también garantiza un preprocesamiento y una preparación de los datos muy eficientes desde el punto de vista de los recursos, así como una puesta en escena optimizada de los datos como entrada para las redes neuronales en nuestro motor de IA.
Análisis de IA y visualización de resultados
Nuestro motor de IA permite una IA «responsable» a través de ricas opciones de análisis y visualización de los datos procesados y retroperspectivas de los procesos empresariales aprendidos.
