Geopolitical Entity Recognizer

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Mphasis DeepInsights Geopolitical Entity Recognizer es una forma eficiente de identificar entidades geopolíticas presentes en el corpus de texto. Esta solución aplica técnicas de PLN para extraer las entidades geopolíticas que pueden ser utilizadas para proporcionar información útil sobre el texto y análisis de texto adicionales. El modelo toma un corpus de texto como archivo de entrada, lo procesa y proporciona un archivo csv que contiene todas las entidades geopolíticas presentes en el texto como salida.

Explainable AI : Tree Based Explainer

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La solución ayuda a los usuarios a interpretar modelos de aprendizaje automático de caja negra al resaltar las características importantes que el modelo utiliza para las predicciones. También identifica las características y su efecto en las predicciones, para cada una de las predicciones. La solución es compatible con más de 40 clasificadores y regresores basados en árboles, como Random Forest, Decision Trees, XgBoost, CatBoost, etc.

Natural Language Question Generator

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El Generador de Preguntas de Lenguaje Natural es una herramienta avanzada diseñada para automatizar la creación de preguntas diversas y contextualmente relevantes a partir de contenido textual. Aprovechando las últimas tecnologías de procesamiento de lenguaje natural (NLP) y algoritmos de aprendizaje automático, genera eficientemente preguntas que se alinean con el material de entrada, mejorando el contenido educativo, las evaluaciones y las experiencias de aprendizaje interactivas. Características y Funcionalidad Clave: - Generación Automática de Preguntas: Transforma el texto de entrada en una variedad de tipos de preguntas, incluyendo de opción múltiple, verdadero/falso y preguntas abiertas, adaptadas al contexto del contenido. - Comprensión Contextual: Utiliza técnicas avanzadas de NLP para comprender las sutilezas del material fuente, asegurando que las preguntas generadas sean relevantes y significativas. - Opciones de Personalización: Permite a los usuarios especificar parámetros como el nivel de dificultad, el formato de las preguntas y las áreas de enfoque para satisfacer necesidades educativas o de evaluación específicas. - Capacidades de Integración: Se integra fácilmente con plataformas educativas existentes, sistemas de gestión de aprendizaje (LMS) y sistemas de gestión de contenido (CMS) para agilizar los flujos de trabajo de creación de contenido. - Escalabilidad: Capaz de procesar grandes volúmenes de texto, lo que lo hace adecuado para instituciones y organizaciones de diversos tamaños. Valor Principal y Soluciones para el Usuario: El Generador de Preguntas de Lenguaje Natural aborda el desafío que consume tiempo de crear manualmente preguntas de evaluación al automatizar el proceso, ahorrando así a educadores y creadores de contenido un tiempo y esfuerzo significativos. Asegura consistencia y calidad en la generación de preguntas, reduciendo el error humano y el sesgo. Al proporcionar una solución escalable, apoya el desarrollo de materiales educativos y evaluaciones comprensivas, mejorando la experiencia de aprendizaje para estudiantes y aprendices. Además, sus capacidades de integración permiten una incorporación sin problemas en sistemas existentes, facilitando un proceso de desarrollo de contenido más eficiente.

Categorical Missing Data Imputation

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La imputación de datos faltantes categóricos es una solución robusta basada en aprendizaje profundo. Esta solución completa los valores faltantes para los atributos categóricos al identificar patrones de datos en el conjunto de datos de entrada. Ayuda a reducir los problemas de calidad de los datos debido a datos incompletos o no disponibles.

Ticket Classification & Assignment

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La solución "Clasificación y Asignación de Tickets" es un sistema automatizado diseñado para mejorar la eficiencia en el manejo de tickets de soporte de Jira aprovechando las capacidades de inteligencia artificial de Amazon Bedrock. Esta aplicación basada en Python agiliza el proceso de categorización y asignación de tickets, reduciendo el esfuerzo manual y mejorando los tiempos de respuesta. Características y Funcionalidad Clave: - Clasificación Automática de Tickets: Utiliza los modelos de lenguaje de Amazon Bedrock para analizar y clasificar los tickets de Jira según su contenido, asegurando una categorización precisa sin intervención manual. - Integración Perfecta con Jira: Procesa exportaciones de tickets de Jira colocadas en un bucket de Amazon S3, haciéndolo compatible con instancias de Jira Server y proporcionando capacidades de automatización similares a las disponibles en Jira Cloud. - Deducción de Datos: Emplea AWS Glue para eliminar tickets duplicados, manteniendo la integridad de los datos y previniendo el procesamiento redundante. - Despliegue Escalable: Despliega recursos en tu entorno AWS usando Terraform, permitiendo una gestión de infraestructura escalable y repetible. Valor Principal y Problema Resuelto: Esta solución aborda el desafío común de la clasificación y asignación manual de tickets, que puede ser un proceso que consume tiempo y es propenso a errores. Al automatizar estos procesos, las organizaciones pueden lograr tiempos de respuesta más rápidos, una mayor precisión en el manejo de tickets y una eficiencia operativa mejorada. La integración con los modelos de IA de Amazon Bedrock asegura que el sistema se mantenga adaptable y capaz de manejar tareas de clasificación complejas, lo que lleva en última instancia a una mejor asignación de recursos y una mayor satisfacción del cliente.

Infrastructure Ticket Classification

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La Clasificación de Tickets de Infraestructura es una solución diseñada para automatizar la categorización y el enrutamiento de solicitudes de servicio de TI utilizando aprendizaje automático. Al aprovechar el procesamiento de lenguaje natural (NLP), analiza el contenido de los tickets de soporte para asignarlos con precisión a las categorías y equipos apropiados, agilizando así el proceso de resolución. Características y Funcionalidades Clave: - Categorización Automática de Tickets: Utiliza NLP para interpretar el contenido de los tickets y asignar categorías precisas. - Enrutamiento Inteligente: Asegura que los tickets se dirijan a los equipos de soporte apropiados según la clasificación. - Integración con Sistemas Existentes: Se integra sin problemas con las plataformas de tickets actuales para mejorar la funcionalidad. - Información Basada en Datos: Recoge y analiza datos de clasificación para identificar tendencias y oportunidades de mejora de procesos. Valor Principal y Problema Resuelto: Al automatizar la clasificación y el enrutamiento de tickets de soporte, la Clasificación de Tickets de Infraestructura reduce los errores manuales y acelera los tiempos de respuesta. Esto conduce a un aumento de la eficiencia operativa, ahorro de costos y mejora de la satisfacción del cliente al asegurar que los problemas sean atendidos rápidamente por los equipos apropiados.

Natural Language Sentence Generator

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El Generador de Frases en Lenguaje Natural de Mphasis es una herramienta sofisticada diseñada para generar nuevos datos de texto a partir de contenido existente mediante la ampliación de datos a nivel de frase. Aprovechando técnicas avanzadas de Procesamiento de Lenguaje Natural (NLP), permite a los usuarios crear frases coherentes y contextualmente relevantes, mejorando diversas aplicaciones como chatbots, creación de contenido y ampliación de datos. Características y Funcionalidad Clave: - Ampliación de Datos: Genera nuevos datos de texto a partir de contenido existente, enriqueciendo conjuntos de datos para entrenamiento y análisis. - Generación de Lenguaje Natural: Utiliza técnicas de NLP para producir frases coherentes y contextualmente apropiadas. - Aplicaciones Versátiles: Soporta una variedad de casos de uso, incluyendo el desarrollo de chatbots, creación de contenido y mejora de datos de texto existentes. Valor Principal y Soluciones para el Usuario: El Generador de Frases en Lenguaje Natural aborda el desafío de crear texto diverso y contextualmente relevante, lo cual es crucial para desarrollar chatbots efectivos, generar contenido de alta calidad y ampliar conjuntos de datos para modelos de aprendizaje automático. Al automatizar el proceso de generación de frases, ahorra tiempo y esfuerzo, permitiendo a los usuarios centrarse en tareas de nivel superior y mejorar la productividad general.

Explainable AI - NLP Models

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Amazon SageMaker Clarify is a comprehensive tool designed to enhance the transparency and fairness of machine learning models, particularly in natural language processing applications. It enables developers and data scientists to detect potential biases and understand model predictions, thereby fostering trust and compliance in AI systems. Key Features and Functionality: - Bias Detection: Identifies imbalances in datasets and models by analyzing attributes such as age, gender, or ethnicity, providing visual reports with metrics to highlight potential biases. - Model Explainability: Utilizes SHapley Additive exPlanations to offer feature importance scores, elucidating how input features influence model predictions. This is applicable to tabular data, computer vision, and NLP models. - Evaluation of Foundation Models: Assesses generative AI models for accuracy, robustness, and potential toxicity, supporting responsible AI initiatives. - Human-Based Evaluations: Incorporates human judgment for nuanced evaluation criteria, allowing for assessments of model outputs on dimensions like helpfulness and adherence to brand voice. Primary Value and Problem Solved: SageMaker Clarify addresses the critical need for transparency and fairness in AI systems by providing tools to detect biases and explain model decisions. This is essential for building trust among stakeholders, ensuring compliance with regulatory standards, and improving the overall reliability of ML models. By offering insights into model behavior and potential biases, it empowers organizations to develop more ethical and effective AI solutions.

Network Capacity Planner

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El Planificador de Capacidad de Red es un servicio basado en la nube impulsado por IA, diseñado para ayudar a los proveedores de telecomunicaciones a optimizar sus inversiones en infraestructura de red. Al aprovechar los algoritmos de aprendizaje automático de AWS, procesa diversos conjuntos de datos, incluyendo imágenes satelitales, demografía, ubicaciones actuales de torres y datos de flujo de caja, para ofrecer información procesable que informe las decisiones estratégicas de despliegue. Este enfoque tiene como objetivo mejorar el rendimiento de la red, maximizar el retorno de la inversión (ROI) y aumentar la confianza en la toma de decisiones basada en datos. Características y Funcionalidades Clave: - Análisis de Datos Integral: Utiliza la IA generativa de AWS Bedrock y los modelos de aprendizaje automático de SageMaker para analizar patrones de cobertura, prever la demanda y optimizar las rutas de conexión. - Modelado Geoespacial y Financiero: Procesa datos de terreno y población para análisis geoespaciales y realiza modelado financiero para priorizar inversiones de alto retorno. - Herramientas de Planificación Estratégica: Ofrece marcos de priorización de inversiones, planificación detallada de secuencias de despliegue, matrices de evaluación de riesgos y hojas de ruta de escalabilidad. - Soporte de Implementación: Proporciona hojas de ruta detalladas de despliegue, recomendaciones de arquitectura de AWS, transferencia de conocimiento y marcos de monitoreo de rendimiento. Valor Principal y Soluciones para el Usuario: El Planificador de Capacidad de Red empodera a los responsables de decisiones en telecomunicaciones para equilibrar las necesidades operativas inmediatas con los objetivos estratégicos a largo plazo. Al procesar conjuntos de datos complejos a gran escala, ofrece diseños de red optimizados, mejora el ROI y brinda mayor confianza en las decisiones de asignación de recursos. Este servicio permite a los proveedores tomar decisiones informadas y basadas en datos que mejoran la eficiencia y rentabilidad de la red.