En Matrix hemos trabajado en más de 150 proyectos, muchos de los cuales incluyen requisitos de Ciencia de Datos, que pueden variar desde soluciones tradicionales de Aprendizaje Automático (ML) y Aprendizaje Profundo (DL) hasta soluciones más modernas de Inteligencia Artificial Generativa (GAI) incluidas en nuestro portafolio. La metodología de proyecto que implementamos sigue nuestra propia versión de CRISP-DM, que ha evolucionado junto con las técnicas en el campo. Aseguramos la comprensión del problema, preparación de datos, creación y despliegue de modelos, junto con una validación de calidad incorporada mediante procedimientos estandarizados. Nuestros casos de uso incluyen algoritmos supervisados y no supervisados, clasificación de imágenes y sistemas de reconocimiento y clasificación de objetos, Procesamiento del Lenguaje Natural (NLP) y técnicas de ML en grafos. leer mas..

Obtener el mejor modelo para cualquier problema requiere una comprensión exhaustiva de la naturaleza de los datos subyacentes, considerando posibles correcciones relacionadas con sesgos cuando sea aplicable y abordando cuestiones de interpretabilidad. En Matrix, seguimos una metodología de Auto-ML para garantizar la selección óptima y utilizamos procedimientos de corrección de sesgos para ajustar los resultados estimados. También aplicamos diversas técnicas de importancia de variables y explicabilidad, como SHAP o LIME, para entender la relevancia de diferentes atributos en los resultados del modelo.

A diferencia de la IA tradicional, que está diseñada para reconocer patrones o hacer predicciones, la IA generativa produce salidas originales basadas en los datos en los que ha sido entrenada. Nuestras aplicaciones incluyen chatbots personalizados, sistemas RAG para consultas inteligentes de documentos y embeddings de texto basados en LLMs para diferentes casos de uso.

Nuestros asistentes virtuales impulsados por IA o chatbots personalizados están diseñados para comprender y responder a requisitos específicos de los usuarios, los cuales integramos con bases de datos, flujos de trabajo o elementos de marca. Están programados para manejar consultas únicas, automatizar procesos y proporcionar interacciones personalizadas, convirtiéndolos en herramientas valiosas para mejorar el servicio al cliente, optimizar operaciones y captar a los usuarios de una manera más significativa.

Los modelos de Recuperación-Aumentada por Generación (RAG) combinan las fortalezas de los sistemas basados en recuperación y la IA generativa para mejorar la precisión y relevancia del contenido generado. En un modelo RAG, la primera etapa recupera información relevante de una base de datos o fuente de conocimiento grande, como una colección de documentos, utilizando embeddings basados en la consulta del usuario. Luego, una técnica generativa produce una respuesta que incorpora los datos recuperados. Este enfoque asegura información precisa y actualizada, haciendo que los modelos RAG sean especialmente útiles para tareas que requieren respuestas precisas e informadas.

Los embeddings basados en Modelos de Lenguaje de Gran Escala (LLMs) son técnicas que convierten palabras, oraciones o documentos en vectores numéricos densos que capturan sus significados en un espacio multidimensional. Los LLMs aprenden estos embeddings al entender las relaciones y el contexto dentro de grandes cantidades de datos textuales. Los vectores resultantes representan similitudes semánticas, lo que significa que palabras o conceptos similares se ubican más cerca en este espacio. Estos embeddings son cruciales para tareas como búsqueda, agrupamiento y sistemas de recomendación, ya que permiten a las máquinas procesar y comparar información textual de una manera que refleja la comprensión humana.