Lo indispensable para plantear un proyecto de machine learning es tener casos de uso ya identificados (si aún no tienes uno, podemos ayudarte con un workshop de generación de casos de uso para la organización). Una vez se tiene un caso de uso, las necesidades principales son la data histórica o reciente, sistemas o herramientas de manejo de data y talento humano interno o externo de data scientist que puedan conectar la tecnología con las aplicaciones y realidades del negocio.

La inteligencia artificial (IA) se refiere a la capacidad de una computadora o máquina para imitar la mente humana, aprendiendo de experiencias, reconociendo objetos, comprendiendo y respondiendo al lenguaje, para así tomar decisiones o resolver problemas. La IA es una combinación de técnicas de Machine Learning y Deep Learning (redes neuronales).

La inteligencia artificial (IA) es una tecnología que se puede aplicar en una variedad de industrias y tiene una amplia gama de usos. Entre las aplicaciones más comunes se encuentran los sistemas de recomendación, que utilizan criterios y valoraciones de los datos de los usuarios para hacer predicciones sobre recomendaciones útiles o valiosas. También se utilizan chatbots que utilizan técnicas de procesamiento del lenguaje natural para hacer que la conversación sea lo más humana y personalizada posible. Otro uso común de la IA es el reconocimiento de patrones, que incluye procesamiento de imágenes, reconocimiento de voz y huellas dactilares, reconocimiento óptico de caracteres en documentos escaneados y diagnóstico e imágenes médicas.