Viaje a la nube

Optimiza tus costos de infraestructura y crece en la medida que evoluciona tu negocio

La nube te da seguridad, agilidad, escalabilidad y flexibilidad

Libérate de tareas complejas en tu empresa, déjale ese trabajo a los expertos

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La nube te da seguridad, agilidad, escalabilidad y flexibilidad

Libérate de tareas complejas en tu empresa, déjale ese trabajo a los expertos

Viaje a la nube

Abordar el viaje a la nube publica tiene grandes ventajas como la efectividad, la seguridad, accesibilidad y disponibilidad de la información, ahorro en costos y el rendimiento del negocio; de acuerdo a estadísticas los clientes migrados a la nube pueden experimentar un 50% de ahorro en costos en sus operaciones y un 60% de aumento en la productividad de su personal de TI. Sin embargo esto trae nuevos retos y desafíos a las organizaciones al no saber qué nube y proveedor de servicios elegir.

Nosotros queremos acompañarte y guiarte en cada paso del camino, desarrollando el proceso de forma sencilla y segura.

Lo que las empresas buscan con la adopción a la nube

Migrar y liberar recursos

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Cambiar los modelos de licencias y costos para la nube

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Escalar a una infraestructura bajo demanda

Aprovechar y explotar los datos con análisis avanzados

Innovar con más de 200 servicios nativos en la nube

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Aumentar las habilidades y experiencia para una innovación más rápida

Soluciones

1. Modelo de adopción de nube

Mediante la implementación del modelo de Cloud Adoption Framework (CAF), ayudamos a las empresas a definir el mejor modelo de adopción de nube, analizando y evaluando las cargas de trabajo, la infraestructura y las aplicaciones actuales, con el objetivo de identificar y sugerir arquitecturas resilientes y costo eficientes, todo esto orientado a resolver las necesidades del negocio.

2. Servicios profesionales en nube

Contamos con un equipo de especialistas certificados en las diferentes soluciones y tecnologías para la implementación de las mejores prácticas utilizadas por los proveedores de nube pública, aplicando metodologías ágiles para dar celeridad y calidad a los proyectos y servicios implementados.

3. Servicios administrados de nube

Realizamos la gestión, administración y operación de los servicios y recursos que soportan las cargas de trabajo de la empresa en los proveedores de nube, mediante la gestión de un servicio modular asegurando la excelencia operativa en las diferentes etapas de la adopción de nube.

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(+57) 324 656 1993

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¿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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¿Qué es Machine Learning?

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1. Aprendizaje Supervisado

2. Aprendizaje No Supervisado

3. Aprendizaje por Refuerzo

Consideraciones para las Empresas