Cómo Funciona
Nuestra plataforma automatiza todo el pipeline de machine learning, desde el análisis de datos hasta el modelo final.
Selección Automática de Modelos
El sistema evalúa tus datos y selecciona automáticamente los algoritmos más apropiados para tu tipo de problema: clasificación, regresión o clustering.
Detalles Técnicos:
Análisis automático de tipos de datos, distribuciones y patrones para determinar la estrategia óptima de ML.
Preprocesamiento Inteligente
Cada algoritmo tiene configuraciones específicas de preprocesamiento optimizadas para su mejor rendimiento, aplicadas automáticamente.
Detalles Técnicos:
Escalado numérico, encoding categórico (One-Hot, Ordinal, Target) según las características de cada modelo.
Entrenamiento Optimizado
Hiperparámetros preconfigurados basados en mejores prácticas de la industria, eliminando la necesidad de tuning manual.
Detalles Técnicos:
Configuraciones probadas para cada algoritmo: solvers, métricas de evaluación, número de estimadores.
Evaluación Robusta
Métricas estándar de evaluación para cada tipo de problema, con validación cruzada para garantizar la confiabilidad del modelo.
Detalles Técnicos:
Accuracy, Precision, Recall, F1-Score para clasificación; RMSE, MAE, R² para regresión; Silhouette Score para clustering.
Proceso Automatizado
Desde la carga de datos hasta el modelo final, cada paso está optimizado para obtener los mejores resultados sin intervención manual.
Carga de Datos
Sube tus datos en formato CSV, Excel o JSON
Detalles:
Soporte para archivos CSV, Excel, y JSON.
Análisis de Datos
El sistema analiza automáticamente la estructura y tipos de datos
Detalles:
Detección de tipos de variables, análisis de distribuciones, identificación de valores faltantes
Selección de Algoritmos
Selección automática de los modelos más apropiados para tu problema
Detalles:
Evaluación del tipo de problema y selección de algoritmos optimizado
Entrenamiento
Entrenamiento automático con preprocesamiento específico por modelo
Detalles:
Aplicación de transformaciones específicas y entrenamiento con hiperparámetros optimizados
Evaluación
Evaluación con métricas estándar y validación cruzada
Detalles:
Métricas de performance, matrices de confusión, curvas ROC, feature importance
Resultados
Modelo entrenado listo para hacer predicciones
Detalles:
Predicciones con el modelo final, datos de salida en formato descargable
Algunos de los Modelos Disponibles
Nuestra plataforma incluye algoritmos especializados para cada tipo de problema de machine learning, seleccionados automáticamente según tu caso de uso.
Logistic Regression
Modelo lineal elegante para clasificación rápida e interpretable
Casos de Uso Típicos
Análisis de sentimientos, detección de fraude, diagnóstico médico
XGBoost Classifier
Algoritmo de gradient boosting de última generación
Casos de Uso Típicos
Competencias ML, predicción de ventas, scoring crediticio
Random Forest
Ensemble inteligente de árboles de decisión
Casos de Uso Típicos
Clasificación de imágenes, análisis de riesgo, recomendaciones
Gradient Boosting
Boosting secuencial para clasificación avanzada
Casos de Uso Típicos
Predicción de churn, clasificación de documentos