Métodos y Tecnologías que Usamos
Aplicamos tanto métodos estadísticos tradicionales como técnicas avanzadas de aprendizaje automático para extraer conocimiento de los datos, optimizando la toma de decisiones en proyectos de ciencia de datos.
Métodos
Métodos Estadísticos
- Estadísticas descriptivas para resumir datos y detectar valores atípicos.
- ARMA y ARIMA para predecir tendencias.
- PCA para reducción de dimensionalidad.
- Regresión lineal y no lineal para modelar relaciones entre variables.
- ANOVA para comparar tratamientos.
- Árboles de decisión para clasificación y predicción.
Machine Learning
- Árboles de decisión para clasificación y predicción de fallas.
- SVM para detección de patrones.
- Random Forests para predicción basada en datos históricos.
- Gradient Boosting para optimización de insumos.
- Clustering (K-Means) para segmentación de datos.
Redes Neuronales y Aprendizaje Profundo
- CNN para análisis y clasificación de imágenes.
- Redes Recurrentes para análisis de series temporales.
- Autoencoders para detección de anomalías.
Optimización y Toma de Decisiones
- Aprendizaje por Refuerzo para optimizar estrategias operativas.
- Algoritmos Genéticos para soluciones óptimas.
- Optimización Bayesiana para ajuste de modelos.
Series Temporales y Forecasting
- LSTM y GRU para predecir rendimientos a largo plazo.
- Transformers para análisis de secuencias.
- Prophet para forecasting estacional.
Optimización y Control
- Aprendizaje por Refuerzo Profundo para estrategias de riego y fertilización.
- Algoritmos Genéticos para optimización de rutas y procesos.
- Optimización Bayesiana para ajuste de hiperparámetros.
Tecnologías
Lenguajes de Programación
Bibliotecas / Frameworks
Herramientas y Plataformas
