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Mejores resultados y pronósticos para tu negocio

Los datos como motor de innovación

Pocos métodos de análisis tienen un potencial tan elevado como el aprendizaje automático. El machine learning (ML) es una subdisciplina de la inteligencia artificial (IA) que permite usar datos tanto nuevos como existentes para generar inferencias y conocimientos concretos con el fin de mejorar la toma de decisiones fundamentadas y la realización de pronósticos. Así, puedes desarrollar tus propios modelos de ML con base en algoritmos preexistentes o personalizados y llevar a la práctica una gran cantidad de escenarios de implementación desde el cloud de IONOS.

Por ejemplo: las sugerencias de compra y la información a la medida te permiten brindar a tus clientes una experiencia de uso y de compra mucho mejor en tus páginas web.

machine learning visualisation
Aprender procesos, encontrar patrones, operacionalizar análisis
El machine learning se entiende como un método de análisis de datos. Funciona sobre la base de un modelo diseñado por un analista de datos, que se entrena con información adicional de manera continua. Entre más avanza este proceso, mejor "aprende" el sistema. El machine learning es especialmente útil para realizar tareas con volúmenes grandes de datos de los que se necesitan extraer conocimientos, pronósticos o sugerencias.
data analysis of the machine learning process
Las fases de desarrollo y entrenamiento como proceso dinámico

En el ciclo de vida del ML se suele distinguir entre la fase de desarrollo y entrenamiento y la fase operativa o de inferencia.

En la primera fase, el analista de datos desarrolla el modelo de ML con base en los datos de entrenamiento. Después de someter el algoritmo a una larga serie de pruebas y mejoras constantes, el modelo de ML queda listo para la fase de inferencia, donde se usa con el objetivo de resolver una tarea específica. Para ello, los ingenieros de machine learning trasladan el modelo a una pipeline.

El desarrollo y el despliegue del pipeline requieren de diferentes productos cloud y herramientas open source:

  • S3 Object Storage de IONOS
  • Bases de datos
  • Motores de procesamiento especializados (big data)
  • Entornos y frameworks de desarrollo
dynamic process of machine learning

Todo lo que necesitas

Además del Compute Engine de alto rendimiento, S3 Object Storage y las bases de datos adecuadas, IONOS pone a tu disposición todas las herramientas que necesitas para llevar a cabo con éxito tu proyecto de machine learning.

Recursos escalables y de alto rendimiento

Obtén acceso al rendimiento exacto de CPU y de RAM que necesitas con Compute Engine de IONOS. Además, la escalabilidad vertical en tiempo real te permite ajustar los recursos de la plataforma de IaaS de IONOS según sea necesario.

Soluciones de almacenamiento

El S3 Object Storage de IONOS es la solución ideal para el aprendizaje automático y el análisis de big data, ya que permite integrar los datos en procesos automáticos de forma fácil y segura gracias a la API de REST o bien un SDK de terceros.

Bases de datos listas para implementar

Con PostgreSQL, queda a tu disposición una de las bases de datos open source más exitosas para tu proyecto de machine learning. Además, el Data Center Designer permite configurar las bases de datos rápidamente y según sea necesario, mientras que la API de REST del cloud brinda la posibilidad de gestionarlas.

IONOS siempre a tu lado

Paso a paso hacia el éxito

Desde la estrategia, el análisis, la concepción y la implementación hasta la operación y el desarrollo continuo de tu solución personalizada, IONOS trabaja de la mano con socios expertos en el cloud para apoyarte durante todas las fases de tu proyecto de aprendizaje automático sin perder de vista tu objetivo.
Big Data process

Impulsa tu proyecto de big data

Los socios expertos de IONOS como b.telligent y codecentric desarrollan soluciones de ML y big data para todo tipo de casos de uso, como los casos relacionados con la ingeniería de datos, la ciencia de datos, la inteligencia empresarial y el aprendizaje automático. El diseño de estas soluciones se realiza con base en arquitecturas de referencia comprobadas. Además, siempre que sea posible y razonable, se implementan servicios gestionados y nativos en el cloud.
Big Data Partner

Control total sobre tus datos

Prepara tus datos y servicios en un cloud público o privado o en el servicio administrado de Kubernetes de IONOS y apuesta por estándares abiertos, que te garantizan un control total sobre tus datos y tu plataforma sin dejar de cumplir con todos los requerimientos legales. Para el almacenamiento de tus datos se usa el S3 Object Storage de IONOS. La plataforma de datos la facilita nuestro socio tecnológico Stackable, para que puedas administrar servicios de la forma más flexible posible.
Stackable

Para cualquier tipo de escenarios

Caso de uso

Ofertas y productos recomendados

A partir de los datos históricos existentes, el machine learning y los algoritmos especializados en IONOS hacen que sea posible reconocer patrones para realizar pronósticos y calcular probabilidades en el comportamiento de los clientes. Más aún, dentro de un pipeline de aprendizaje automático, los patrones y modelos que se construyen a partir de ellos permiten generar recomendaciones y sugerencias de productos como parte del recorrido del cliente.

Caso de uso

Detección de fraudes y usos indebidos

Con los modelos de machine learning en el cloud de IONOS, pueden evitarse intentos de fraude durante los pagos con tarjeta de crédito. Para ello, los analistas de datos entrenan modelos que extraen pautas de comportamiento de transacciones pasadas posiblemente fraudulentas, lo que permite generar un patrón. Después de someterlo a las pruebas necesarias, el modelo se puede integrar en el proceso de pago como una función de protección que permite detener automáticamente cualquier pago sospechoso.

Caso de uso

Evita la pérdida clientes

No hay nada peor que un cliente perdido. Evítalo con el pipeline de aprendizaje automático adecuado en IONOS. Gracias a la implementación de ML, se pueden crear modelos del comportamiento de tus clientes para después determinar, con base en ciertos indicadores, qué clientes tienen una mayor probabilidad de irse. A continuación, se les puede incentivar a quedarse a través de ofertas nuevas que se ajusten a su perfil.

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