near shore software development

Nearshoring y desarrollo de software para machine learning

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Las empresas europeas encuentran ahora posibilidades de beneficiarse de la adquisición global de servicios de desarrollo de software, ahora más cerca que nunca.

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Aprendizaje automático

En los últimos años, cada vez es menos necesario que las empresas tengan a todos sus empleados bajo un mismo techo. Algunas alternativas para los trabajos incluyen la externalización offshore, asignando empleados para trabajar desde casa, insourcing, y outsourcing, también llamados “nearshoring“.

 

Nearshoring implica el envío de trabajo para el desarrollo de la tecnología de información a un país extranjero que está relativamente cerca de la base de la empresa. La externalización de la región es la práctica de hacer trabajos o servicios realizados por personas en países vecinos y no en su propio país.

 

Muchas compañías en España, por ejemplo, externalizan trabajo a países vecinos. La proximidad geográfica significa que los viajes y las comunicaciones son más fáciles y menos costosas, es probable que haya al menos algunos parecidos entre las culturas, y la gente sea más propensa a hablar el mismo idioma.

 

El aprendizaje automático (machine learning) es un tipo de inteligencia artificial que se le proporciona a las computadoras la capacidad de aprender, sin ser programadas explícitamente. El aprendizaje automático se centra en el desarrollo de programas informáticos que pueden cambiar cuando se exponen a nuevos datos.

Nearshoring en el desarrollo del aprendizaje automático sin duda puede ser de beneficio para las empresas, siempre y cuando se utilice con sabiduría. Puede permitirles asumir más trabajo, asignando a su equipo interno los proyectos importantes mientras que consigue un reparto más barato en tareas más tediosas.

Soluciones de machine learning

Koukio: Ingenieros de aprendizaje automático

Como Ingeniero de Aprendizaje Automático, Koukio ideará, diseñará, implementará y optimizará modelos estadísticos para impulsar decisiones empresariales para la gestión de relaciones con clientes, campañas de marketing y vendedores virtuales.

 

Recopilará los problemas empresariales y los datos de diversas partes interesadas en Ventas, Marketing, TI y Operaciones y ofrecerá soluciones basadas en el aprendizaje automático.

 

Los ingenieros de aprendizaje automático de Koukio construyen productos/soluciones, que proporcionan modelos descriptivos, diagnósticos, predictivos o descriptivos basados en datos.

 

Utiliza o desarrolla algoritmos de aprendizaje automáticos, tales como aprendizaje supervisado y no supervisado, aprendizaje profundo, refuerzo del aprendizaje, análisis Bayesiano y otros, para resolver problemas aplicados en diversas disciplinas tales como analítica de datos, visión computacional, robótica, etc.

 

Interactúa con los usuarios para definir los requerimientos de productos/soluciones innovadores. Tanto en entornos de investigación como en entornos de productos específicos, utiliza metodologías de programación actuales para traducir modelos de aprendizaje de máquinas y métodos de procesamiento de datos en software.

 

Completa la programación, pruebas, depuración, documentación y/o despliegue de la solución/productos. Ingenieros grandes frameworks de cómputo de datos, modelado de datos y otras herramientas de software relevantes

Algoritmos para industrias

Algoritmos de aprendizaje para industrias

Con el desarrollo de herramientas de inteligencia artificial y de aprendizaje libre, de código abierto, como Google TensorFlow y sci-kit learn, así como productos “ML-as-a-service” como Google Cloud Prediction API y Microsoft Azure, nunca ha sido más fácil para las industrias de todos los tamaños aprovechar el poder de los datos.

Muchas veces el panorama actual de los algoritmos de aprendizaje automático y su funcionamiento, proporcionan ejemplos de aplicaciones, los usos y proporcionan más recursos para aprender sobre ellos. Sus resúmenes proporcionan el primer paso para aprender a aplicar algoritmos de aprendizaje automático para hacer que su negocio sea más eficiente, más efectivo y más rentable.

El objetivo de los algoritmos de clasificación es colocar los elementos en categorías específicas y responder preguntas como: ¿Es este tumor canceroso? ¿Es este correo electrónico spam? ¿Este solicitante de préstamo incumplirá? ¿Qué categoría de artículo es ésta? ¿A qué población demográfica pertenece este cliente en línea?

 

Los clasificadores bayesianos son un algoritmo de clasificación simple pero altamente eficaz. Se basan en el teorema de Bayes, que define sucintamente la probabilidad de un evento dado que se ha producido otro evento relacionado.

 

Un clasificador Bayesiano categoriza los datos haciendo un seguimiento de las probabilidades de que las características específicas sean características de un conjunto de datos que usted cree que puedan impactar en su clasificación.

 

Aunque los clasificadores bayesianos pueden usarse para cualquier tarea de clasificación, son particularmente útiles con la clasificación de documentos, especialmente los filtros de spam.

 

Por ejemplo, el científico informático y famoso inversor de arranque Paul Graham desarrolló un simple filtro de spam bayesiano que captó más del 99,5 por ciento de su spam sin tener falsos positivos (correos electrónicos que no son spam erróneamente marcados como spam).

 

Las características que utilizó Graham incluían las palabras en los correos electrónicos, los encabezados de correo electrónico, y la presencia de HTML incrustado y JavaScript.