y ciencia de datos
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«En los últimos años estamos viviendo un vertiginoso desarrollo: algoritmos, machine learning, lenguajes de programación, redes complejas, Física Teórica, Inteligencia Artificial, CPUs, GPUs, supercomputación, etc. Todo ello esta generando un nuevo Renacimiento, basado en vez de en el arte, en los datos, en las soluciones, abriendo nuevos horizontes para resolver problemas que hasta ahora ni siquiera nos atrevíamos a atacar. En el centro están los científicos, ingenieros, programadores…, acompañados inseparablemente de los nuevos ordenadores, con los que convivimos ya en simbiosis para abrir nuevos horizontes. Tenemos confianza en que no existen problemas que no puedan ser atacados por este equipo imparable de personas, ciencia, máquinas y voluntad de trabajo y superación. En Kampal nos gustaría acompañar a tu Empresa en este nuevo e ilusionante camino.»
Alfonso Tarancón Lafita
IA EN KAMPAL
EN KAMPAL TENEMOS LA SUERTE DE PODER CONTAR CON UN EQUIPO PIONERO EN INTELIGENCIA ARTIFICIAL
David Iñiguez , director de operaciones en Kampal Data Solutions, explica que “La IA es un conjunto de herramientas de tecnologías muy potentes, que pueden ayudarnos a resolver problemas concretos.”
En Kampal utilizamos la IA en diferentes herramientas para, por ejemplo ,prever las ventas en un supermercado, optimizar procesos industriales, incluso poder predecir el riesgo de que un estudiante sufra bullying.
Nuestra experiencia en Ciencia de Datos nos ayuda a realizar un análisis profundo que nos permite enterderlos, buscar relaciones entre ellos y extraer conocimiento.
Aplicamos las últimas técnicas de Inteligencia Artificial y Redes Complejas para ayudar a la toma de decisiones, modelar el comportamiento de todo tipo de sistemas, predecir comportamientos futuros, crear aplicaciones del procesamiento del lenguaje natural, optimizar procesos productivos, etc.
Solucionamos tus problemas en 3 pasos:
1. Obtenemos datos de todo tipo de fuentes, ya sean públicas o abiertas, propias o de instituciones, o creamos las herramientas necesarias para recopilarla de los usuarios.
2. Limpiamos, procesamos y homogeneizamos los datos obtenidos utilizando las herramientas mas adecuadas para cada uso.
3. Extraemos conocimiento de la información utilizando los algoritmos y tecnologías óptimos, y creamos visualizaciones para facilitar su interpretación.
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