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Los documentos escaneados pueden tener páginas con alineación incorrecta, bajo contraste, baja luminosidad y rotadas al revés. Esto puede crear desafíos al procesar documentos usando 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 textual y la posición del texto en relación con los límites de la página y corrigen la alineación/inclinación de las páginas. Identifica el contraste entre el fondo y el texto en las páginas del documento escaneado y ajusta el contraste de las páginas con bajo contraste. También incorpora modelos de aprendizaje profundo que identifican si una página está al revés. Los modelos están entrenados en un gran conjunto de datos de miles de páginas. Esto permite que los motores de OCR/ICR logren mayor precisión y mejora las subsiguientes líneas de extracción de texto.
El predictor MTTR (Tiempo Medio de Resolución) es una solución basada en IA/ML que predice el tiempo que tarda un agente de servicio en resolver un ticket específico o una solicitud de incidente. La solución aprende las métricas de eficiencia, experiencia y gestión de carga de trabajo para varios tipos de tickets resueltos por agentes de servicio para llegar a las predicciones. La solución ayuda a las empresas en la asignación óptima de tickets, lo que lleva a un MTTR bajo, un tiempo de espera más corto, menos incidentes abiertos, lo que mejora la eficiencia y la adherencia al SLA (Acuerdo de Nivel de Servicio).
La previsión de costos de almacenamiento en la nube ayuda a las empresas a evaluar el costo incurrido por su almacenamiento en la nube basado en datos históricos. Esto ayudará a las empresas a obtener una comprensión del costo potencial de sus recursos en la nube y les ayudará a planificar mejor para gestionar servicios de almacenamiento como S3 buckets, almacenamiento EC2, Elastic Block Store, Amazon Glacier, etc. utiliza algoritmos de ML en conjunto con algoritmos de selección automática de modelos. Esta solución realiza una selección automática de modelos para aplicar el modelo adecuado basado en los datos de entrada.
La imputación de datos faltantes es una solución robusta basada en redes neuronales. Esta solución completa los valores faltantes para los atributos numéricos 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.
Los datos evolucionan con el tiempo, causando un cambio en las distribuciones e interpretación de los datos y una correspondiente degradación en el rendimiento del modelo. El Detector de Deriva utiliza un método de aprendizaje incremental, en el cual cada instancia entrante vuelve a entrenar el modelo. La solución detecta derivas en la salida del modelo, proporcionando información útil con respecto a los datos y el comportamiento del modelo. Esto ayuda a las empresas a identificar la degradación en el rendimiento del modelo y la necesidad de reentrenamiento.
Expert Identifier es un modelo basado en aprendizaje automático que utiliza la información presente en cualquier dato de gestión de incidentes/tickets, como: ID del Ticket, ID del Solucionador del Ticket, Prioridad del Ticket, Categoría del Ticket, Fecha de Envío y Resolución del Ticket, e identifica al experto adecuado para ser asignado a un ticket o solicitud de incidente específico. Puede optimizar la asignación de tickets, disminuir el tiempo de resolución de tickets y mejorar los KPI (Indicadores Clave de Desempeño) como la satisfacción del cliente, el cumplimiento del SLA (Acuerdo de Nivel de Servicio), MTTR (Tiempo Medio de Resolución), costo para la empresa, etc.
El pronóstico de inventario genera 30 meses de pronóstico futuro del inventario utilizando datos históricos. 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.
InfraGraf Pronóstico de Tráfico de Red ayuda a las empresas a obtener un pronóstico futuro del tráfico de red basado en datos históricos. Los beneficios ofrecidos por esta solución incluyen un pronóstico preciso del tráfico de red que permite una mejor planificación de la infraestructura de red, escalabilidad de aplicaciones y autoescalado. 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 correcto basado en los datos de entrada.
La previsión de tickets de series temporales de Mphasis ayuda a las empresas a predecir el número de tickets de un tipo específico basado en datos históricos. Esto ayudará a las empresas a evaluar el nivel de automatización así como la intervención humana requerida para resolver los problemas y planificar en consecuencia. Utiliza algoritmos de ML 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 correcto basado en los datos de entrada.
Mphasis Reseñas
Patric G.
Detector de Defectos de PCB Eficiente y Confiable
Shivani S.
Business analysis and product management ,CSPO®, AWS cloud practitionerConsultores que utilizan el análisis de predicciones de abandono de clientes.
Dhaivat S.
Deeplnsights text paraphraser: uno de los mejores plataformas que mejora mi texto.
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¿Qué es Mphasis?
Mphasis Stelligent, with its website located at https://stelligent.com/, specializes in providing DevOps automation and continuous delivery solutions on the Amazon Web Services (AWS) cloud platform. As part of Mphasis, a larger IT services company, Stelligent focuses on helping clients automate and accelerate the development, testing, and deployment of applications within AWS environments. Their suite of services includes consulting, engineering, and automation expertise to implement secure and scalable CI/CD pipelines, facilitating a faster go-to-market strategy for enterprises across various sectors. Stelligent's approach integrates tightly with AWS technologies, offering tools and practices that enhance the cloud capabilities of their customers, ensuring efficient and innovative cloud-based solutions.
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