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Mayores probabilidades de éxito

Todas las iniciativas en torno al aprendizaje automático deben seguir un enfoque programático. El primer paso es un estudio de viabilidad: ¿es posible resolver un problema de datos concreto con los datos que hay y de acuerdo con los requisitos de la empresa? Para averiguarlo, realizamos labores exploratorias exhaustivas destinadas a validar la viabilidad de las expectativas de un proyecto de aprendizaje automático. En ocasiones, el éxito llega a medirse en términos de ahorro de costes al identificar una iniciativa que no dará resultados. 

La colaboración a grandes rasgos

Nuestro proceso de tres fases está pensado para que tu proyecto pase rápidamente de la investigación a la producción. Se comienza por una prueba de concepto, se documenta exhaustivamente lo que funcionó y lo que no y, por último, el trabajo se transfiere de los científicos de datos a producción. La duración típica de una colaboración depende de la complejidad del proyecto.

Dividimos nuestra colaboración en tres fases:

  1. Labor exploratoria (dos semanas).
  2. Excelencia en el desarrollo de algoritmos (entre unas semanas y un par de meses).
  3. Operacionalización (entre unas semanas y un par de meses).
Mapping out a hadoop cluster

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