Inteligencia Artificial y Machine Learning
Modelos predictivos para transformar datos en decisiones y resultados
Desarrollamos análisis multivariados y modelos de Machine Learning para explorar patrones, reducir dimensionalidad, clasificar muestras, predecir propiedades e identificar las variables más relevantes de un sistema, con énfasis en interpretación, validación y aplicación técnica.
Machine Learning aplicado a datos científicos y técnicos
El objetivo no es aplicar inteligencia artificial de manera automática, sino identificar si un problema realmente puede beneficiarse de un modelo predictivo y seleccionar métodos adecuados según la cantidad, calidad y naturaleza de los datos.
¿Qué podemos hacer con tus datos?
Predicción
- Predicción de propiedades o variables continuas.
- Regresión mediante algoritmos de Machine Learning.
- Evaluación del error de predicción.
- Comparación entre modelos.
- Análisis de desempeño sobre datos no utilizados en entrenamiento.
Clasificación
- Clasificación de muestras o condiciones.
- Problemas binarios y multiclase.
- Matrices de confusión.
- Precisión, recall y otras métricas.
- Evaluación del rendimiento del clasificador.
Análisis multivariado y PCA
- Análisis de Componentes Principales (PCA).
- Reducción de dimensionalidad.
- Identificación de variables dominantes.
- Análisis de scores y loadings.
- Visualización de agrupamientos y tendencias.
- Comparación entre muestras, tratamientos o condiciones.
- Interpretación de componentes principales.
Clustering y aprendizaje no supervisado
- Agrupamiento de muestras por similitud.
- K-means.
- Clustering jerárquico.
- Identificación de patrones y grupos.
- Análisis exploratorio de datos multivariados.
- Visualización e interpretación de clusters.
Random Forest
- Modelos de regresión y clasificación.
- Evaluación de importancia de variables.
- Análisis de relaciones no lineales.
- Comparación con otros algoritmos.
Gradient Boosting
- Modelos predictivos de alta capacidad.
- Regresión y clasificación.
- Optimización de parámetros.
- Comparación de desempeño.
Otros algoritmos y métodos
- Support Vector Machines (SVM).
- K-Nearest Neighbors (KNN).
- Árboles de decisión.
- Regresión regularizada.
- Selección de variables.
- Selección del método según el problema.
Importancia de variables
- Identificación de variables relevantes.
- Comparación de contribuciones al modelo.
- Interpretación técnica de factores importantes.
- Apoyo en toma de decisiones.
Validación de modelos
- División entrenamiento / prueba.
- Validación cruzada.
- Control de sobreajuste.
- Comparación de métricas.
- Evaluación de generalización.
Optimización
- Ajuste de hiperparámetros.
- Selección de configuraciones de modelo.
- Comparación sistemática de alternativas.
- Evaluación del equilibrio entre complejidad y desempeño.
¿Qué información necesitamos?
Base de datos
- CSV, XLS/XLSX, TXT u otros formatos compatibles.
- Una fila por observación cuando sea posible.
- Variables claramente identificadas.
- Unidades y condiciones experimentales.
Variables de entrada
- Parámetros experimentales.
- Condiciones de operación.
- Propiedades de materiales.
- Variables de proceso o medición.
Variable objetivo
- Qué quieres predecir.
- Qué quieres clasificar.
- Resultado experimental asociado a cada observación.
- Categorías o valores esperados.
Contexto del problema
- Origen de los datos.
- Objetivo técnico del modelo.
- Restricciones importantes.
- Plazo y formato de entrega.
¿Cómo trabajamos?
Revisamos datos, variables y objetivo.
Organizamos y acondicionamos los datos.
Entrenamos y comparamos algoritmos.
Evaluamos precisión, error y generalización.
Explicamos resultados y variables relevantes.
¿Qué puedes recibir?
El proyecto puede adaptarse a diferentes necesidades
Evaluación inicial
Revisión del conjunto de datos y análisis de viabilidad para aplicar Machine Learning.
Modelo predictivo
Preparación de datos, entrenamiento, comparación, validación e interpretación de modelos.
Proyecto integral
Desarrollo de múltiples modelos, optimización, análisis de variables, visualización y documentación.
¿Dónde puede aplicarse?
Materiales
Predicción de propiedades a partir de composición, procesamiento o condiciones experimentales.
Procesos de ingeniería
Relación entre variables operacionales, desempeño y resultados del proceso.
Investigación experimental
Modelamiento de resultados, identificación de variables importantes y análisis predictivo.
Optimización
Uso de modelos para explorar condiciones y apoyar decisiones técnicas.
¿Quieres saber si tus datos sirven para Machine Learning?
Envíanos una descripción de tu problema y una muestra de la estructura de tus datos para realizar una evaluación inicial.