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Cómo presentar modelos interpretables a usuarios empresariales

Investigación de Fast Forward Labs ya disponible sin suscripción

A partir de ahora, todos los informes nuevos estarán disponibles públicamente con descarga gratuita. Además, ofreceremos versiones actualizadas de informes más antiguos en el futuro, así que vuelva por aquí de vez en cuando para ver qué investigaciones gratuitas hay disponibles.

Tus expertos en datos

Incorporar el aprendizaje automático a la empresa puede resultar sumamente abrumador. Hasta el mayor de los esfuerzos puede verse perjudicado rápidamente por la incertidumbre acerca de un panorama técnico en constante cambio, por el desconcierto a la hora de encontrar la mejor manera de formar y organizar equipos y por la dificultad de discernir entre la exageración y la realidad. 

Deja que tus ejecutivos y equipos de ciencia de datos se concentren en el futuro de la empresa. Tienes a tu disposición un equipo virtual de expertos que te ayudará a aplicar eficientemente las técnicas más recientes y las prácticas recomendadas de sector, para resolver los problemas más difíciles.

Cloudera Fast Forward Labs Research se especializa en tendencias emergentes que están en constante evolución por los grandes avances de los algoritmos y del hardware, por la ubicuidad de la tecnología y por la disponibilidad de los datos. Los informes vienen acompañados de prototipos funcionales que muestran las capacidades del algoritmo y ofrecen asesoramiento técnico detallado sobre su aplicación práctica.

¿Qué contiene un informe de investigación?

Un informe de investigación de Cloudera Fast Forward Labs permite acceder a nuevos casos prácticos para sus datos y brinda una ventaja decisiva mediante lo siguiente:

  • Informes de investigación centrados en diversas funciones emergentes de aprendizaje automático y datos que serán relevantes en un plazo de entre seis meses y dos años
  • Un prototipo que ilustra su aplicación.

Además, puede suscribirse a nuestro boletín para recibir noticias sobre investigaciones y desarrollos nuevos en este campo.

Últimos estudios

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Explorar la optimización de hiperparámetros multiobjetivo

Desarrollamos modelos de aprendizaje automático en contraste con las métricas habituales, como la exactitud predictiva, el recuerdo y la precisión. Sin embargo, estas métricas no son realmente lo único que nos importa. Los modelos de producción también deben satisfacer los requisitos físicos, como la latencia o el espacio de memoria, o las restricciones de equidad. La optimización de hiperparámetros es aún más complicada cuando tenemos varias métricas que optimizar. Nuestras últimas investigaciones examinan en detalle este escenario de optimización de hiperparámetros “multiobjetivo”.

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Explorar la optimización de hiperparámetros multiobjetivo

Servicios de asesoramiento de aprendizaje automático de Cloudera

Te ayudamos a decidir a qué dedicar los recursos, cómo instaurar prácticas eficaces y cómo tardar menos en pasar del desarrollo a la producción, evitando caer en trampas tecnológicas.

El blog de Fast Forward Labs

 

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Aprenda a crear un sistema automático de respuesta a preguntas con aprendizaje profundo.

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Descubra por qué y cuándo usar el aprendizaje profundo para detectar anomalías.

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Aprenda a combinar la inferencia causal con el machine learning.

Datasheet

Ficha técnica de Cloudera Fast Forward Labs

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