Definir el problema
Viabilidad de datos / Modelos de referencia
QUANTEX
Machine learning y sistemas predictivos
Comprueba si los datos respaldan la decisión.
Empezamos por disponibilidad, calidad de etiquetas y coste del error. Establecemos una referencia antes de elegir modelo y separamos entrenamiento de evaluación. El despliegue contempla deriva, reentrenamiento y alternativa operativa ante predicciones inciertas.
Servicios y entregables
- Viabilidad de datos
- Modelos de referencia
- Predicción
- Clasificación
- Recomendaciones
- Visión artificial
- Pipelines de variables
- Evaluación
- MLOps
- Detección de deriva
Entrega diseñada para la tarea
Construir la prueba
Predicción / Clasificación
Validar la versión
Un experimento reproducible, evaluación documentada y recomendación de despliegue según la tolerancia al error.
La constelación
Mapeamos las decisiones, personas e información de la experiencia.
Viabilidad de datosLa conexión
Cada traspaso tiene reglas, responsables y recuperación definidos.
Modelos de referenciaEl lanzamiento
Probamos el recorrido completo antes de la operación cotidiana.
PredicciónLo que recibes
Un experimento reproducible, evaluación documentada y recomendación de despliegue según la tolerancia al error.
Una pregunta importante
¿Un modelo complejo siempre es mejor?
No. Su rendimiento útil debe justificar el coste operativo. Una referencia sencilla puede ser más explicable y mantenible.