AI & Machine Learning
TECNOLOGÍAS Y NUBES
En la actualidad existen diversos desafíos en las compañías que pueden ser abordadas y resueltos con Inteligencia Artificial (IA) y Machine Learnning (ML), como, por ejemplo: abandono de clientes, clasificación, segmentación, detección de fraudes y personalización de contenido, entre otros.
En Xemantics estamos trabajando fuertemente en soluciones que aborden los desafíos particulares de nuestros clientes, es así como en el área de telecomunicaciones hemos desarrollado modelos de IA y ML que permiten:
De la misma forma, hemos desarrollado modelos en la industria de seguros que permiten:
Cada uno de estos desafíos son el claro ejemplo de cómo el IA, ML y Xemantics pueden ayudar a mejorar la calidad de los servicios con un impacto directo sobre el negocio y la percepción de los clientes.
Otros beneficios:
Facilidad de uso
Acceda a aceleradores de ML creados específicamente, para entrenar y desplegar modelos fundacionales (FM) e integrarlos en las aplicaciones mediante servicios administrados para proporcionar a los científicos de datos y desarrolladores de ML modelos preentrenados que se pueden personalizar completamente para su caso de uso y datos específicos, y desplegar en producción.
Rentabilidad
Con una amplia variedad de opciones de servicios de ML, usted puede elegir la infraestructura
adecuada para su presupuesto. Puede reinvertir este ahorro de costos para acelerar la
innovación y hacer que su empresa crezca.
Escalabilidad
Nuestros clientes pueden acceder a redes y almacenamiento prácticamente ilimitados para
que puedan escalar. Puede escalar o desescalar verticalmente de una GPU o acelerador ML a
miles, y de terabytes a petabytes de almacenamiento. Al utilizar la nube, no necesita invertir en toda la infraestructura posible. En su lugar, puede aprovechar las opciones de informática
elástica, almacenamiento y redes.
Compatibilidad con marcos de ML populares
Las instancias que utilizamos son compatibles con importantes marcos de ML, como
TensorFlow y PyTorch. También son compatibles con bibliotecas de modelos y conjuntos de
herramientas como Hugging Face para una gran variedad de casos de uso de ML. Las AMI de
aprendizaje profundo y los contenedores de aprendizaje profundo tienen optimizaciones
preinstaladas de marcos y conjuntos de herramientas de ML para acelerar el aprendizaje
profundo en la nube.