Cloud Journey

Optimize your infrastructure costs and grow as your business evolves

The cloud gives you security, agility, scalability, and flexibility

Free yourself from complex tasks in your company: leave that to the experts.

Cloud Journey

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The cloud gives you security, agility, scalability, and flexibility

Free yourself from complex tasks in your company: leave that to the experts.

Cloud Journey

Addressing the journey to the public cloud has great advantages such as efficiency, security, accessibility and availability of information, cost savings and improved business performance. According to some statistics, customers who have migrated to the cloud have experienced a 50% reduction in operational costs and a 60% increase in the productivity of their IT staff. However, this brings new challenges for organizations not knowing which cloud and service provider to choose.

We want to support and guide you every step of the way, developing the process in a simple and safe way.

What companies are looking for when “adopting” the cloud

viaje-a-la-nube-migrar-y-liberar-recursos

Migrate and release resources

viaje-a-la-nube-estrategia-optimizacion-de-costos

Changing the licensing and cost models to the cloud

viaje-a-la-nube-infraestructura-bajo-demanda

Scaling to On-Demand infrastructures

Take advantage and exploit data with advanced analysis

Innovate with 200+ cloud-native services

viaje-a-la-nube-aumentar-habilidades-de-personal-de-ti

Improve skills and experience for faster innovation

Solutions

1. Cloud adoption model

Through the implementation of the Cloud Adoption Framework (CAF) model, we help companies define the best cloud adoption model by analyzing and evaluating current workloads, infrastructure and applications, with the aim of identifying and suggesting resilient and profitable architectures, all of this aimed at solving business needs.

2. Cloud professional services

We have a team of certified specialists in the different solutions and technologies for the implementation of the best practices used by public cloud providers, applying agile methodologies to give speed and quality to the projects or services implemented.

3. Cloud managed services

We carry out the management, administration, and operation of the services and resources that support the workloads of the company in cloud providers through the management of a modular service, ensuring operational excellence in the different stages of the cloud adoption process.

info@binalytics.ai

(+57) 302 236 7748

Bogota - Colombia

Solutions

Company

¿Qué es Machine Learning?

Machine Learning (ML) es un campo dentro de la inteligencia artificial (IA) que permite a las computadoras "aprender" de los datos. Esto significa que, en lugar de seguir instrucciones predefinidas para realizar una tarea, el sistema ML identifica patrones en los datos y utiliza estos patrones para tomar decisiones o hacer predicciones.

✅ Por ejemplo, imagina que tienes muchísimas fotos de frutas, y quieres que una máquina aprenda a identificar las manzanas entre todas esas imágenes. En lugar de escribir código detallado que describa cada característica de una manzana, proporcionas a la máquina muchas imágenes etiquetadas de manzanas y otras frutas. Con el tiempo y suficiente práctica (o entrenamiento), la máquina comienza a reconocer por sí sola qué imágenes contienen manzanas.

Categorias amplias de Machine Learning

El Machine Learning se divide en tres categorías principales, cada una de las cuales aborda diferentes problemas y tipos de datos:

1. Aprendizaje Supervisado

En el aprendizaje supervisado, el modelo se entrena con un conjunto de datos etiquetados. Esto significa que los datos de entrenamiento incluyen tanto las entradas (por ejemplo, imágenes de frutas) como las salidas correspondientes (por ejemplo, etiquetas que indican si la imagen es de una manzana o no).

✅ Imagina que estás enseñando a un niño a clasificar frutas. Le das una canasta llena de diferentes frutas y le dices cuáles son manzanas, cuáles son naranjas, etc. Con esta guía, el niño aprende a identificar cada fruta por su cuenta. Así funciona el aprendizaje supervisado: la máquina recibe ejemplos ya etiquetados y aprende a clasificar los nuevos.

2. Aprendizaje No Supervisado

A diferencia del aprendizaje supervisado, en el aprendizaje no supervisado el modelo trabaja con datos que no están etiquetados. El objetivo aquí es encontrar patrones o estructuras ocultas en los datos sin ninguna guía explícita.

✅ Imagina que el mismo niño ahora recibe una canasta de frutas, pero esta vez no le dices qué fruta es cuál. El niño observa las frutas y comienza a agruparlas por similitudes: tamaño, color, forma. Tal vez agrupe todas las frutas redondas juntas y todas las frutas alargadas en otro grupo. Eso es aprendizaje no supervisado: la máquina agrupa los datos basándose en patrones que descubre por sí misma.

3. Aprendizaje por Refuerzo

El aprendizaje por refuerzo se basa en la idea de aprender a través de la experiencia, similar a cómo un ser humano podría aprender a andar en bicicleta. Aquí, el modelo toma decisiones y recibe retroalimentación en forma de recompensas o castigos, y ajusta su comportamiento en consecuencia.

✅ Piensa en un videojuego en el que el niño está aprendiendo a moverse por un laberinto. Cada vez que toma un camino correcto, obtiene puntos; cada vez que toma un camino equivocado, pierde puntos. Con el tiempo, el niño aprende cuál es la mejor ruta para maximizar sus puntos. Eso es aprendizaje por refuerzo: la máquina aprende de las consecuencias de sus acciones para mejorar su desempeño en futuras tareas.

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2. Cloud professional services

3. Cloud managed services

¿Qué es Machine Learning?

Categorias amplias de Machine Learning

1. Aprendizaje Supervisado

2. Aprendizaje No Supervisado

3. Aprendizaje por Refuerzo

Consideraciones para las Empresas