Synapsis ML
Nuestra propuesta para la gestión, el entrenamiento y la implementación de modelos de Inteligencia Artificial.
Machine Learning
Qué es el Machine Learning
El Machine Learning, es un subconjunto de la IA que se centra en el uso de algoritmos para permitir que las máquinas aprendan de los datos sin ser programadas explícitamente.
Tipos de modelos
Synapsis ML aprovecha estos modelos para la ejecución de automatizaciones, detección de anomalías y notificaciones de alarma. Existen diferentes tipos de modelos de Aprendizaje Automático:
Modelos con algoritmos de aprendizaje supervisado.
Modelos con algoritmos de aprendizaje no supervisado.
Modelos con algoritmos de aprendizaje por refuerzo
Large Language Models
Qué son los LLM
Los Large Language Models son una categoría específica de modelos de IA entrenados en grandes cantidades de datos textuales para comprender, generar e interactuar en lenguaje natural.
Transformers
Synapsis ML utiliza arquitecturas de aprendizaje profundo como los Transformers para generar análisis y herramientas de interacción presentadas en lenguaje natural y procesarlas en GraphRAG.
Mative AI
Mative adopta estos modelos en su motor de Chat y en AI Project Maker, una solución que habilita y ayuda al visitante de nuestro sitio web a diseñar su propia solución IoT con las tecnologías Mative.
Synapsis ML
Como funciona Synapsis ML?
Mative, a través de Synapsis ML, ofrece una estructura completa para crear y aplicar soluciones de inteligencia artificial en los datos recopilados por las telemetrías IoT, permitiendo a los clientes concentrarse solo en los resultados de los análisis, sin preocuparse por la infraestructura.
Elección de la solución más apropiada
Utilizamos las mejores prácticas de MLOps para gestionar el entrenamiento y la inferencia de modelos de Machine Learning y de LLMOps, apoyando la integración de LLM con soluciones basadas en GraphRAG.
Entrenamiento
El segundo paso es el entrenamiento de la IA: la precisión de los resultados de análisis o predicciones depende de la calidad de los datos utilizados para entrenar los modelos y de la optimización de los hiperparámetros. Nuestro equipo de Synapsis ML se encargará de todo.
Evaluación y experimentación
El tercer paso es la evaluación de la robustez de la solución implementada: durante esta fase, realizamos experimentos de prueba para mejorar el rendimiento y reducir los falsos positivos.
Liberación
El cuarto paso es la liberación de la solución en producción: Mative ofrece diversas soluciones para el despliegue de las soluciones implementadas.
Uso
Synapsis ML ofrece una arquitectura basada en web para gestionar el uso de modelos de IA, permitiéndole obtener resultados inmediatos e integrarlos en el entorno de su elección, en Synapsis Analysis o Mative Cloud.
Contáctenos
Contáctanos para conocer en detalle las potencialidades de nuestra infraestructura.
