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Desarrollo de ChatBot con Watson Assistant. Añada una interfaz de lenguaje natural a su aplicación para automatizar interacciones con los usuarios finales.
Democratiza el aprendizaje automático y el aprendizaje profundo para acelerar la infusión de IA en su negocio para impulsar la innovación.
Encuentre respuestas en información no estructurada.
Haga que sus datos sean fáciles de encontrar y compartir mientras controla el acceso para garantizar el uso apropiado.
Cree modelos cognitivos personalizados.
Interprete y clasifique lenguaje natural de manera confiable.
Traduzca texto de un idioma a otro usando modelos especializados.
Desarrollo de ChatBot con Watson Assistant. Añada una interfaz de lenguaje natural a su aplicación para automatizar interacciones con los usuarios finales.
Reconocimiento Visual es una potente herramienta que puede detectar objetos en imágenes fijas y en movimiento, texto, escritura a mano, colores, comidas y rostros. ¡La preparación es clave! El verdadero poder proviene de la habilidad de entrenar a Watson y VCA saca el máximo provecho de la API de VISUAL RECOGNITION usando varias técnicas y optimizaciones que ayudarán a maximizar todo tipo de caso de uso que necesite tu empresa. Visual Recognition utiliza algoritmos de MACHINE LEARNING y DEEP LEARNING lo que nos permite poder clasificar virtualmente cualquier contenido visual y además permite crear clasificadores personalizados, es decir, entrenamos al sistema con modelos de clasificación propios para sus colecciones de imágenes.
¡Habilita tus canales de audio y voz en texto escrito! Mejora la relación y la experiencia del cliente convirtiendo audios a textos de manera rápida y precisa. Voz a texto o texto a voz ayudará a incrementar la eficiencia. Speech to Text brinda una API para añadir funciones de transcripción de voz a las aplicaciones que pueden usarse para transcribir llamadas del servicio de atención al cliente, automatizar subtítulos, extraer significados e intenciones de las conversaciones y crear un archivo con capacidad completa de búsqueda.
Democratiza el aprendizaje automático y el aprendizaje profundo para acelerar la infusión de IA en su negocio para impulsar la innovación.
Encuentre respuestas en información no estructurada.
¡El maestro del reconocimiento de patrones que capaz de convertir una muestra de datos en un programa informático! El MACHINE LEARNING es un método de de análisis de datos que automatiza la construcción de modelos analíticos y nos permite identificar patrones en diversas fuentes de información. Estos patrones permiten a los sistemas predecir valores futuros o anticipar acciones en base a estos patrones. Esta capacidad de aprendizaje se emplea también para la mejora de motores de búsqueda, la robótica, el diagnóstico médico o incluso la detección del fraude en el uso de tarjetas de crédito. Está presente en apps como Netflix o Spotify, en respuestas inteligentes de Gmail o en el habla de Siri o Alexa. El MACHINE LEARNING trabaja mil millones de veces más rápido para tu predicción de ventas, mantenimiento predictivo, procesamiento de audio, procesamiento de imágenes, etc.
Desde cualquier entrada de texto como un post, un artículo, un curriculum vitae, etc. se puede segmentar por personalidad, relaciones y contenido, lo cual permite conocer algunos aspectos importantes como: responsabilidad, amabilidad, rango emocional, extroversión, apertura a experiencias, apertura al cambio, familiaridad, estabilidad, etc. Esta visión estratégica sirve para llegar a estas audiencias de manera más efectiva con mensajes que se pueden diseñar de acuerdo con la respuesta de cada persona. Las campañas impulsadas por la personalidad que están altamente dirigidas mejoran enormemente la eficiencia de la campaña e impactan en la estrategia de marketing.
Haga que sus datos sean fáciles de encontrar y compartir mientras controla el acceso para garantizar el uso apropiado.
Cree modelos cognitivos personalizados.
Interprete y clasifique lenguaje natural de manera confiable.
Interpreta las actitudes, opiniones y sentimiento del usuario hacia una marca. Específicamente el análisis de sentimientos consiste en determinar el tono emocional (alegría, tristeza, molestia) que hay detrás de una serie de palabras y clasificarlas como positiva, negativa o neutra. Funciona con base a sistemas que utilizan algoritmos de aprendizaje automático (machine learning) y recurre al natural language processing (PLN) y analítico para identificar y extraer contenido de interés de un conjunto de información textual. El objetivo es extraer aquellos términos semánticos que expresan un sentimiento en particular y de esta manera conocer el clima de opinión generado en torno a nuestra marca, producto o servicio.
Traduzca texto de un idioma a otro usando modelos especializados.
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