Server Storage Forecasting

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El pronóstico de almacenamiento en servidores de Mphasis ayuda a las empresas a evaluar el espacio de almacenamiento en sus servidores basado en datos históricos. Esto ayudará a las empresas a obtener una comprensión de su uso del servidor y a planificar mejor. Utiliza algoritmos de aprendizaje automático en conjunto con algoritmos de selección automática de modelos. Esta solución proporciona resultados consistentes y mejores debido a su enfoque de aprendizaje en conjunto. Esta solución realiza una selección automática de modelos para aplicar el modelo adecuado basado en los datos de entrada.

Mphasis Scanned Document Tilt Correction

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Los documentos escaneados a veces pueden tener páginas con alineación incorrecta. Esto puede crear desafíos durante el procesamiento de documentos, como OCR, ICR, extracción de texto, modelado de ML/IA basado en imágenes, etc. Esta solución incorpora modelos estadísticos que identifican el ángulo de inclinación basado en la orientación del texto, la posición del texto en relación con los límites de la página y los grupos de texto, y corrige la alineación/inclinación de las páginas. Esto permite que los motores de OCR/ICR logren una mayor precisión y mejora las subsiguientes líneas de extracción de texto.

Operating Expenses Forecasting

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El pronóstico de gastos operativos genera 30 semanas de pronóstico futuro de los gastos operativos utilizando datos históricos. Esto ayudará a las empresas a predecir y gestionar sus gastos operativos de manera más efectiva a través de una mejor gestión del capital de trabajo y una planificación mejorada para la asignación de recursos. La solución utiliza algoritmos de aprendizaje automático en conjunto con algoritmos de selección automática de modelos. Esta solución proporciona resultados consistentes y mejores debido a su enfoque de aprendizaje en conjunto y realiza una selección automática de modelos para aplicar el modelo adecuado basado en los datos de entrada.

Feature Selection for Machine Learning

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La solución ejecuta tareas de selección de características especificadas por el usuario en los datos de entrada y proporciona características relevantes como salida.

Credit-Card Customer Churn Prediction

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La solución analiza las características de los clientes para predecir qué clientes tienen más probabilidades de dejar de usar su proveedor de tarjeta de crédito.

Data Drift Detector for Time Series

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El Detector de Deriva de Datos para Series Temporales es una herramienta especializada diseñada para monitorear e identificar desviaciones en datos de series temporales, asegurando la fiabilidad y precisión de los modelos de aprendizaje automático a lo largo del tiempo. Al analizar continuamente los flujos de datos entrantes, detecta cambios inesperados en los patrones de datos, conocidos como deriva de datos, que pueden afectar negativamente el rendimiento del modelo. Características y Funcionalidad Clave: - Monitoreo Continuo: Observa regularmente los datos de series temporales para detectar cambios en la distribución de datos. - Alertas Automáticas: Genera notificaciones cuando se identifica una deriva de datos significativa, permitiendo una intervención rápida. - Integración con Servicios de AWS: Se integra sin problemas con Amazon SageMaker Model Monitor, permitiendo un seguimiento integral del rendimiento del modelo. - Parámetros de Detección Personalizables: Permite a los usuarios establecer umbrales y parámetros específicos adaptados a sus requisitos únicos de datos y modelos. Valor Principal y Problema Resuelto: En entornos dinámicos, los datos de series temporales pueden experimentar cambios imprevistos debido a varios factores, lo que lleva a una deriva de datos. Tal deriva puede degradar la precisión de los modelos de aprendizaje automático, resultando en predicciones poco fiables. El Detector de Deriva de Datos para Series Temporales aborda este desafío proporcionando mecanismos de detección y alerta en tiempo real, permitiendo a los científicos de datos e ingenieros mantener la integridad del modelo y tomar decisiones informadas basadas en datos consistentes y precisos.

Quantum Emulator:Vehicle Damage Analysis

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El Emulador Cuántico: Análisis de Daños en Vehículos es una solución de vanguardia diseñada para revolucionar el enfoque de la industria automotriz hacia la evaluación de daños en vehículos. Al aprovechar simulaciones avanzadas de computación cuántica, esta herramienta permite un análisis rápido y preciso de los daños en vehículos, mejorando significativamente la eficiencia y precisión de las estimaciones de reparación. Esta innovación aborda los desafíos tradicionales de las inspecciones manuales, ofreciendo un proceso simplificado que reduce el error humano y acelera la toma de decisiones. Características y Funcionalidad Clave: - Capacidades de Simulación Cuántica: Utiliza algoritmos cuánticos para simular escenarios complejos de daños, proporcionando información detallada sobre la magnitud y naturaleza de los daños en vehículos. - Integración de Computación de Alto Rendimiento: Emplea recursos de computación de alto rendimiento para apoyar el diseño de circuitos y algoritmos cuánticos, asegurando un procesamiento rápido de grandes conjuntos de datos. - Análisis Integral de Daños: Ofrece una visión holística de los daños en vehículos, considerando varios factores como la fuerza del impacto, la deformación del material y la integridad estructural. - Interfaz Amigable para el Usuario: Diseñada con una interfaz intuitiva que permite a los usuarios ingresar datos y recibir resultados de análisis sin problemas. Valor Principal y Problema Resuelto: El Emulador Cuántico: Análisis de Daños en Vehículos aborda las ineficiencias e inexactitudes inherentes a los métodos tradicionales de evaluación de daños en vehículos. Al automatizar el proceso de análisis mediante simulaciones cuánticas, reduce la dependencia de las inspecciones manuales, minimizando así el error humano y la subjetividad. Esto conduce a estimaciones de reparación más rápidas, una asignación optimizada de recursos y una mayor satisfacción del cliente. Además, la capacidad de la solución para procesar escenarios complejos de daños mejora las capacidades de mantenimiento predictivo de las empresas automotrices, contribuyendo a la eficiencia operativa general.

Aspect Based Employee Sentiment Analyzer

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El Analizador de Sentimientos de Empleados Basado en Aspectos es una herramienta sofisticada diseñada para evaluar e interpretar la retroalimentación de los empleados analizando los sentimientos asociados con aspectos específicos del lugar de trabajo. Al desglosar respuestas de encuestas abiertas, evaluaciones de desempeño y otros datos textuales, identifica sentimientos vinculados a varios aspectos como la compensación, el equilibrio entre trabajo y vida personal, la gestión y el desarrollo profesional. Este análisis detallado permite a las organizaciones obtener una comprensión integral de las opiniones de los empleados, facilitando mejoras específicas y la toma de decisiones informadas. Características y Funcionalidades Clave: - Identificación de Aspectos: Reconoce y categoriza aspectos clave dentro de la retroalimentación de los empleados, como salario, ambiente de trabajo, liderazgo y oportunidades de crecimiento. - Análisis de Sentimientos: Determina el sentimiento (positivo, negativo, neutral) asociado con cada aspecto identificado, proporcionando una visión matizada de las percepciones de los empleados. - Integración de Datos: Procesa sin problemas diversas formas de datos textuales, incluidas respuestas de encuestas, evaluaciones de desempeño y tickets de soporte, asegurando un análisis holístico. - Información Accionable: Genera informes detallados que destacan fortalezas y áreas de mejora, permitiendo a las organizaciones implementar estrategias específicas para mejorar la satisfacción y retención de empleados. Valor Principal y Problema Resuelto: El análisis de sentimientos tradicional a menudo proporciona una puntuación de sentimiento general, que puede pasar por alto problemas específicos dentro del lugar de trabajo. El Analizador de Sentimientos de Empleados Basado en Aspectos aborda esta limitación ofreciendo un examen detallado de los sentimientos vinculados a aspectos específicos del lugar de trabajo. Este enfoque permite a las organizaciones identificar áreas precisas de preocupación o excelencia, lo que lleva a intervenciones más efectivas y fomenta un ambiente de trabajo positivo. Al aprovechar esta herramienta, las empresas pueden mejorar el compromiso de los empleados, reducir la rotación y, en última instancia, mejorar el rendimiento organizacional.

DeepInsights Named Entity Recognizer

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DeepInsights Named Entity Recognizer es una herramienta avanzada diseñada para extraer y clasificar entidades nombradas de texto no estructurado, permitiendo a las empresas transformar datos en bruto en información procesable. Al identificar entidades específicas como nombres, organizaciones, ubicaciones, fechas y más, mejora los procesos de análisis de datos y toma de decisiones. Características y Funcionalidades Clave: - Extracción de Entidades: Identifica y categoriza con precisión entidades como personas, organizaciones, ubicaciones, fechas y entidades definidas por el usuario dentro del texto. - Reconocimiento de Entidades Personalizadas: Permite a los usuarios definir y entrenar modelos para reconocer entidades específicas del dominio, únicas para las necesidades de su negocio. - Escalabilidad: Capaz de procesar grandes volúmenes de datos de texto de manera eficiente, lo que lo hace adecuado para empresas de diversos tamaños. - Integración: Se integra sin problemas con flujos de trabajo y aplicaciones existentes, facilitando su implementación y uso. Valor Principal y Problema Resuelto: DeepInsights Named Entity Recognizer aborda el desafío de extraer información significativa de grandes cantidades de datos de texto no estructurado. Al automatizar la identificación y clasificación de entidades, reduce el esfuerzo manual, minimiza errores y acelera el procesamiento de datos. Esto conduce a una mejor toma de decisiones basada en datos, una mayor comprensión del cliente y operaciones comerciales más eficientes.