Machine learning o "aprendizaje automático" es una forma de inteligencia artificial que permite que los sistemas aprendan sin ser previamente programadas.
Esta es una habilidad indispensable para hacer sistemas capaces de identificar patrones entre los datos y hacer predicciones. El proceso implica que el algoritmo absorba datos de entrenamiento para reproducir modelos más precisos.
En Zagitas facilitamos la incorporación de aprendizaje automático para cumplir con los objetivos empresariales e impulsar la transformación digital, mejorando la experiencia de los usuarios y aumentando la productividad de tus colaboradores
Beneficios del Machine Learning
Permite centros inteligentes de atención al cliente, mejorando la experiencia,
Genera respuestas personalizadas que aumentan la fidelización y compromiso del cliente.
Procesa y analiza documentos, y formularios de manera automática.
Busca información 10 veces más rápido que una búsqueda de texto tradicional
Detiene actividades fraudulentas mejorando la productividad.
Data Science
La ciencia de datos es un enfoque multidisciplinario que se refiere a las áreas de estadísticas, métodos científicos y análisis de datos, lo cual permite extraer significados e ideas a partir de los datos. El objetivo de la ciencia de datos es aprovechar grandes volúmenes de datos aplicando el tipo de análisis, algoritmo y modelo que se necesite en cada momento, y tomar decisiones basadas en ellos.
La ciencia de datos abarca la preparación de los datos para su análisis y procesamiento, la realización de análisis de datos avanzados y la presentación de los resultados para revelar patrones y permitir que los interesados saquen conclusiones informadas.
En Zagitas somos especialistas en herramientas de ciencia de datos, aprovechando al máximo la información de diferentes fuentes para impactar directamente en el negocio.
Beneficios de la Ciencia de Datos
Personalice experiencias con información predictiva, aumente la inteligencia humana con insights generados por máquinas de manera rápida y precisa.
Optimice decisiones operativas: utilice la tecnología para obtener insights predictivos y elimine la incertidumbre en aspectos operativos.
Elimine sesgos y proteja la IA con explicabilidad: Utilice la IA explicable y la supervisión para poder confiar en las decisiones de modelos y mitigar los riesgos de sesgo y fraude de IA
