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M2V CONSULTING es una empresa que nos ofrece servicios relacionados con riesgos financieros, damos fé de su experiencia y conocimiento sobre el tema
Sandra HurtadoSupervisora del Contrato
El machine learning, o aprendizaje automático, es una rama de la inteligencia artificial que permite a las computadoras aprender y mejorar automáticamente a partir de los datos. Esta tecnología se ha convertido en una herramienta poderosa en el ámbito empresarial, financiero y de las empresas industriales.En el ámbito de los negocios, el machine learning puede aplicarse para analizar grandes cantidades de datos y descubrir patrones y tendencias ocultas. Esto permite a las empresas tomar decisiones más informadas y estratégicas, identificar oportunidades de crecimiento, optimizar procesos y personalizar las ofertas para satisfacer las necesidades de los clientes de manera más efectiva.
En el sector financiero, el machine learning ha transformado la forma en que las entidades financieras operan. Estas pueden utilizar algoritmos de machine learning para analizar datos financieros, predecir el riesgo crediticio, detectar fraudes y realizar recomendaciones de inversión. Esto ayuda a mejorar la gestión de riesgos, optimizar las carteras y brindar un mejor servicio a los clientes.En el ámbito de las empresas industriales, el machine learning puede ser aplicado en el monitoreo y mantenimiento de activos. Mediante el análisis de datos de sensores y registros de producción, los algoritmos de machine learning pueden predecir fallas y recomendar acciones de mantenimiento. Esto ayuda a mejorar la eficiencia operativa, reducir costos y minimizar el tiempo de inactividad de la maquinaria.
M2V CONSULTING ofrece modelos de machine learning, una tecnología versátil que ofrece numerosas aplicaciones en diferentes sectores. Su capacidad para analizar grandes volúmenes de datos y aprender de ellos permite a las empresas tomar decisiones más inteligentes, optimizar procesos y mejorar la eficiencia en general.
Utilizamos modelos de Redes Neuronales Multicapa (MLP), Redes Neuronales Recurrentes (RNN), Redes Neuronales Convolucionales (CNN) y Redes Generativas Adversariales (GAN).
Usamos diferentes librerías como randomForest(), extraTrees(), cforest() y rfsrc() el cual puede ser aplicado para predicción y clasificación en diferentes contextos.
Se basan en la idea de encontrar un hiperplano que mejor separe las clases o se ajuste a los datos de regresión. Las SVM son útiles en la detección de fraudes, clasificación de clientes y análisis de sentimiento.
El agrupamiento por clustering es uno de los metodos más utilizados actualmente, entre los modelos más destacados están los modelos por k-medias, k-modas, DBSCAN, k-medroides y k-prototipos
