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Business Analytics
& Machine Learning

Unidad de negocio de Sorint.lab enfocada en el desarrollo de soluciones analíticas avanzadas y de aprendizaje automático.

Internet de las cosas

Una plataforma IoT es uno de los componentes clave para la ruta de acceso a la digitalización.

Mangrovia IoT permite a los clientes gestionar y maximizar la capacidad de recopilar y utilizar datos de una multitud de fuentes (sensores ambientales, centrales térmicas, cámaras térmicas, sensores de audio y vibración, …) en beneficio de una mayor automatización de procesos y la capacidad de aprovechar el aprendizaje automático y la inteligencia artificial para crear nuevos servicios de negocio y valor.

Diseñado como una plataforma modular y basada en la web, Mangrovia IoT representa una solución flexible y lista para la nube capaz de gestionar activos, recopilar y monitorear datos, activar acciones de control remoto, apoyar análisis predictivo y todo tipo de análisis avanzados:

– Telemetría
– Inteligencia industrial
– Smart City
– Cortafuegos IoT

Análisis avanzado

Descubra información más detallada, realice predicciones o genere recomendaciones: el análisis avanzado proporciona herramientas y algoritmos estadísticos mediante el análisis de datos complejos y relaciones integradas para ayudar a los clientes a impulsar la ventaja competitiva y el crecimiento sostenido y crear una estrategia de creación de datos.

Inteligencia empresarial

Recopilación, almacenamiento y análisis de operaciones comerciales.

Datos: la inteligencia empresarial proporciona un resumen de datos históricos y actuales para responder preguntas como “qué”, “cuando” y “cómo”, con el fin de repetir lo que funciona y cambiar lo que no. Proporciona métricas de negocio completas, casi en tiempo real, para una mejor toma de decisiones.

Aprendizaje automático

Preparación de datos, entrenamiento de un algoritmo y generación de un modelo de Machine Learning y, a continuación, creación y refinación de predicciones: las herramientas y técnicas de aprendizaje automático se pueden utilizar en una combinación de datos estructurados y no estructurados para extraer información, acceder a los datos y utilizarlos para sí mismos. El aprendizaje automático se ha vuelto necesario en el sector como una forma de hacer que las máquinas sean inteligentes.

Aprendizaje profundo

Basado en redes neuronales artificiales, Deep Learning es un subconjunto de Machine Learning que logra gran potencia y flexibilidad al aprender usando una red neuronal artificial compuesta por una serie de niveles dispuestos en una jerarquía.

Los algoritmos de aprendizaje profundo tratan de aprender a alto nivel
características de los datos de forma incremental. ésto
elimina la necesidad de experiencia en el dominio y la extracción de características.

Es potente para aplicaciones del mundo real y se puede aplicar con éxito al big data para el conocimiento y eldescubrimiento, aplicación de conocimiento y predicción basada en el conocimiento.

MLOps

La colaboración consolidada y continua y la comunicación entre los científicos de datos y los profesionales de operaciones ayuda a gestionar el ciclo de vida de Machine Learning (o aprendizaje profundo) , a través de la supervisión, validación y gobernanza de los modelos de ML.

Seguridad de los datos

El aumento masivo en el uso y el consumo de datos viene todo un conjunto de problemas de seguridad de big data con el fin de aprovechar el potencial del big data mientras mitiga eficazmente los riesgos de seguridad de big data. Las preocupaciones en torno al almacenamiento, la administración, la transmisión, la minería y el análisis de datos son un problema aún mayor cuando las regulaciones entran en juego.

Big Data

Cantidad, complejidad y heterogeneidad de los datos son las características que, junto con la necesidad de ser analizadas en tiempo real, requieren nuevas

(centro de datos), opciones tecnológicas orientadas al intercambio de datos (primero en datos) y una optimización de la potencia de procesamiento necesaria para la Inteligencia Artificial

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