Servicios y consultoría de inteligencia artificial
Agiliza tareas tediosas con nuestros servicios de inteligencia artificial.
Cómo funciona
El ciclo de vida de un proyecto de inteligencia artificial incluye recolectar datos, prepararlos para su procesamiento, entrenar y evaluar un modelo, desplegarlo, y monitorizarlo.
Recolectar datos
Entrenamiento
Desplegar modelo
Monitoreo
Nuestros modelos de IA
Construimos modelos de IA para atender los escenarios más demandantes. Necesites precisión, velocidad, o explicabilidad, tenemos la experiencia para conseguirlo.
Precisos
Escalables
Explicables
IA personalizada para analizar imágenes, texto, o series temporales
Nuestras soluciones de IA pueden aplicarse a gran cantidad de problemas.
Visión artificial
La visión artificial puede automatizar tareas visuales realizadas habitualmente por humanos.
Inspección automatizada
Utiliza cámaras para identificar distintos tipos de defectos mediante algoritmos de IA. Estos algoritmos pueden entrenarse para identificar una amplia gama de problemas, como arañazos, abolladuras, piezas desalineadas o colores incorrectos.
Imagen médica
Los modelos de IA para imágen medica pueden analizar radiografías, tomografías computarizadas y resonancias magnéticas, lo que mejora la precisión de los diagnósticos, reduce la carga de trabajo de los profesionales sanitarios y agiliza la detección precoz.
Reconocimiento facial
La IA puede entrenarse para identificar caras. Esta tecnología tiene una grán precisión, se ha convertido en una opción popular para una amplia gama de aplicaciones como la seguridad, la identificación personal o el marketing.
Procesamiento de lenguaje natural
NLP enables efficient analysis and automated manipulation of human generated text.
Text classification
Text classification involves automatically assigning a block of text to an appropriate category. It is one of the most studied areas of NLP, with many examples such as user sentiment analysis, news categorization, or spam detection.
Question answering
NLP AI can answer questions based on domain-specific context. These systems work by extracting information from a pre-defined knowledge base, and generating answers based on the processed text. One popular example is frequently-asked-questions chatbots, they can provide automated answers based on a text chunk describing the targeted domain.
Named entity recognition
AI can be trained to identify specific faces in images. As the technology has become more accurate and widely available, it has become a popular choice for a wide range of applications such as security, personal identification, or marketing.
Series temporales
AI can analyze temporal data such as sound, accelerometer data, or trends.
Predictive maintenance
Analysis of popular sensors for predictive maintenance can be automated using machine learning models. AI can analyze time series such as vibration data, temperature data, and pressure data, and generate alerts indicating when a component is likely to fail.
Activity recognition
Medical image analysis can be automated using machine learning algorithms. AI can interpret medical images, such as X-rays, CT scans, and MRIs, resulting in improved diagnosis accuracy, reduced workload for healthcare professionals, and streamlined early detection.
Forecasting
Machine learning can generate predictions based on historical time series data. This type of analysis can be applied to many tasks such as sales forecasting, financial forecasting, weather forecasting, demand forecasting, or resource planning.
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