Entender datos difíciles
Explorar conjuntos de datos desconocidos, encontrar estructuras, detectar huecos y explicar por qué una señal, métrica o proceso se comporta de forma inesperada.
CIENCIA DE DATOS Y MACHINE LEARNING
Machine learning para datos complejos.
Analizamos datos, desarrollamos modelos y desplegamos flujos de IA que explican, predicen y actúan en contextos complejos.
Análisis exploratorio
Modelos predictivos
LLM y agentes
Clustering y control
En qué consiste este trabajo
La ciencia de datos y el machine learning transforman datos brutos, incompletos o difíciles de leer en explicaciones, predicciones y sistemas de ayuda a la decisión. El proyecto puede empezar sin ningún modelo predefinido: inspeccionar los datos, encontrar estructura, probar hipótesis y entender por qué una métrica, un proceso o un sistema se comporta como lo hace.
También puede conducir a sistemas de IA en producción: redes neuronales, modelos clásicos de machine learning, aprendizaje por refuerzo, clustering, fine-tuning de LLM, sistemas de recuperación y pipelines de agentes. Un buen trabajo siempre conecta el modelo con el problema, la calidad de los datos y el uso real del resultado.
Qué permite
Desarrollar modelos predictivos
Entrenar modelos de previsión, clasificación, scoring, ranking, recomendación, detección de anomalías o apoyo a decisiones.
Usar redes neuronales
Diseñar modelos de deep learning para datos estructurados, series temporales, imágenes, texto, salidas de simulación o fuentes mixtas.
Crear sistemas con LLM
Ajustar modelos, construir pipelines de recuperación, conectar herramientas y diseñar flujos de agentes para tareas de dominio.
Descubrir estructura oculta
Usar clustering, aprendizaje de representaciones y reducción dimensional para encontrar grupos, regímenes, segmentos o casos inusuales.
Aprender mejores acciones
Aplicar aprendizaje por refuerzo, entrenamiento basado en simulación u optimización de políticas cuando un sistema debe elegir acciones a lo largo del tiempo.
Qué puede hacer Nablance
Intervenimos cuando el problema no se reduce a "entrenar un modelo". Podemos partir de datos brutos e incertidumbre, definir el enfoque de modelización, probar explicaciones, crear flujos de producción y conectar el machine learning con necesidades de ingeniería, operación o investigación.
Exploración desde cero
Limpiar, inspeccionar y analizar nuevos conjuntos de datos, y convertir preguntas difusas en explicaciones comprobables y planes de modelización.
Desarrollo de modelos
Crear modelos clásicos de machine learning, redes neuronales y enfoques híbridos adecuados a los datos y al objetivo.
Fine-tuning de LLM
Preparar conjuntos de datos, evaluar el comportamiento del modelo y ajustar modelos de lenguaje para tareas de dominio, flujos internos o salidas estructuradas.
Pipelines de agentes
Diseñar flujos de IA de varios pasos con recuperación, herramientas, validación, memoria, enrutamiento y revisión humana cuando sea necesario.
Clustering y representación
Usar aprendizaje no supervisado para segmentar datos, encontrar estructura latente, detectar casos atípicos y organizar observaciones complejas.
Aprendizaje por refuerzo
Formular problemas de control, planificación o decisión secuencial, y construir bucles de aprendizaje alrededor de simulaciones o feedback real.
Cuándo tiene sentido
Este trabajo es pertinente para equipos que tienen datos importantes pero todavía poco entendidos, o una idea de modelización que debe convertirse en un análisis fiable, una funcionalidad de producto, una herramienta interna o una automatización.
También lo es para problemas amplios de IA en los que la respuesta adecuada puede combinar varios métodos: exploración de datos, modelización, optimización, sistemas LLM, agentes y evaluación rigurosa.