Insights y novedades
Prediction models are trending globally, and are now more widely used than ever before. If you’re looking to take advantage of this technology to better understand your data, don’t worry, our experts are right here to support you, whether you are an existing SAP HANA customer or you are planning to move to SAP HANA soon.
El término Digital Twin emergió en 2017 como unas de las principales tendencias tecnológicas según la consultora Gartner y sus resultados han quedado demostrados en múltiples áreas de aplicación. Este artículo tiene como finalidad introducir el concepto de la tecnología de los Digital Twin revisando algunos de sus principales beneficios y presentando un ejemplo práctico. Con el objetivo de desarrollar una solución de optimización de su almacén co-innovamos en colaboración con Frit Ravich, el fabricante líder y distribuidor de marcas externas de empresas tan consolidadas como Mars España, Nestlé o Ferrero (3.000 referencias) que atienden a unos 50.000 puntos de venta cada semana.
La ingeniería de características es un paso crucial en el proceso de construcción en el desarrollo del aprendizaje de máquinas, ya que el algoritmo utilizará las características como predictores.
Por lo tanto, es aconsejable priorizar la creación y la optimización de nuestras características para asegurarnos de que comencemos con un modelo de datos robusto, lo que dará como resultado que nuestro modelo de aprendizaje automático obtenga buenos resultados.
Durante la implementación de los Proyectos de Data Science, siempre afrontamos casos donde tenemos que decidirnos por el mejor método de implementación para que sea integrado sin problemas en el pipeline. La meta es lograr la implementación más simplista ya que el diseño general es siempre complejo. Nos centramos en simplificar nuestros enfoques tanto como sea posible para mantener el control sobre todos los pasos y modificarlos fácilmente con tiempos mínimos de implementación / modificación.
Así como las personas, toda compañía debe embarcarse en su propio proyecto de auto crecimiento. En nuestra experiencia, nuestros compromisos de ciencia de datos nos trajeron desafíos que pudimos superar no solo usando nuestros conocimientos técnicos sino la creatividad. En el post de hoy, os narraremos nuestra travesía navegando por un océano de NULOS. Esta es la historia de cómo pasamos de lo místico, las expectativas y asunciones iniciales, a lo práctico, una verdadera metodología para resolver problemas que se convirtió en parte integral y reutilizable de nuestro enfoque sobre la estructura de la ciencia de datos.
Machine Learning se ha convertido en un tema central de interés para los medios de comunicación, gracias a sus recientes aplicaciones exitosas en la creación de valor en una variedad de escenarios empresariales. En Clariba, como expertos en análisis predictivo, somos agentes activos de su adopción y democratización, ya que hemos estado aplicando el ML en nuestras soluciones predictivas durante mucho tiempo. Cuando se usan de forma inteligente y con la metodología adecuada, las técnicas de Machine Learning pueden ofrecer un aumento en el rendimiento a empresas y organizaciones de todo tipo.
