¿Por qué desnatar la IA?

Más del 80% de los proyectos de ciencia de datos no pasan de las pruebas a la producción. Nuestra misión es derribar esos obstáculos para democratizar el aprendizaje automático. Nuestro equipo crea, despliega y mantiene modelos de aprendizaje automático personalizados que ayudan a su equipo a optimizar el rendimiento.

Beneficios

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Descubra cómo puede capitalizar el ML y la IA para escalar su negocio y mejorar la eficiencia.

- Colabore estrechamente con nuestros expertos para identificar oportunidades de mejora de sus operaciones actuales. Tanto si cuenta con un equipo de científicos de datos experimentados como si acaba de descubrir el potencial del ML, una evaluación de consultoría completa le ayudará a determinar qué procesos debe automatizar.

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Deje en nuestras manos la planificación, el desarrollo, la formación y el despliegue del modelo para que no se resten recursos a su equipo.

- Encontrar o generar los datos necesarios


- Realizar las evaluaciones de riesgos necesarias

- Elegir el modelo adecuado


- Definir una metodología de validación de modelos


- Puesta en producción


- Actualizaciones y validación continua de modelos

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Confíe el mantenimiento a Skim AI o reciba formación de nuestro equipo si desea hacerlo usted mismo.

- No deje que su modelo se deteriore, manténgalos actualizados para reflejar la dinámica actual

Casos de uso común

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Clasificación y etiquetado de datos: Prediga el sentimiento, etiqueta o rótulo que se ajusta a su metodología. Cualquier etiqueta manual que esté utilizando para clasificar frases, artículos, tweets.


Pase parte de sus necesidades de etiquetado y clasificación manual a la automatización


- Medición y análisis de medios, relaciones públicas, periodismo, departamentos de investigación, investigadores, analistas


- Operaciones: utilice el etiquetado automatizado para ordenar los datos o extraer los datos necesarios en su base de datos, visualizarlos, hacerlos buscables o activar una alerta para elevar el asunto a un humano.

Extracción de entidades: Comprenda qué instituciones, personas, empresas, ubicaciones, fechas, cantidades y más están involucrados en los medios de comunicación (noticias, medios sociales, investigación) que está consumiendo a escala masiva. A menudo se utiliza para recopilar estadísticas de alto nivel y agregar datos a escala masiva y potenciar visualizaciones de datos.


- Medios de comunicación, relaciones públicas, investigación macroeconómica.

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Clasificación de sentimientos: Prediga el sentimiento, etiqueta o rótulo que se ajuste a su metodología. Cualquier etiqueta manual que esté utilizando para clasificar frases, artículos, tuits.


Pase parte de sus necesidades de etiquetado y clasificación manual a la automatización


- Medición y análisis de medios de comunicación, relaciones públicas, periodismo, departamentos de investigación, investigadores, analistas.

Modelos de recomendación: Encuentra medios similares (de la web, o de tu propia base de datos), artículos, productos en segundos.
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Búsqueda semántica: Busque en sus medios o en nuestra base de datos de noticias o artículos académicos con lenguaje natural y obtenga resultados que sean relevantes pero no coincidan exactamente con el texto utilizado en su término de búsqueda.