Soluciones con IA para problemas del mundo real.
Procesamiento de Lenguaje Natural
Desarrollamos sistemas que entienden, clasifican y generan lenguaje humano.
Visión por computadora
Generación de imágnes, clasificación de imágenes, detección de objetos, descripción, reconocimiento de emociones faciales.
Machine Learning
Aplicamos técnicas de machine learning supervisado y no supervisado para hacer predicciones o clustering.
Chatbots
Construimos Chatbots basados en IA con interacciones símil-humanas, superiores a cualquier sistema basado en reglas.
Buscador inteligente de direcciones
Encontramos la dirección buscada a partir de un texto informal. Usando NLP y embeddings, matcheamos las queries con el dato geográfico estructurado que tenga mayor similaridad semántica.
Predicción de demanda
Predicción de ventas futuras o de necesidades de recursos usando data histórica. Nuestros modelos colaboran en optimización de inventario, personal y operaciones anticipando los patrones de demanda.
Score crediticio
Predecimos la probabilidad de default a través de modelos de Machine Learning. Permitimos tomar decisiones financieras rápidas y precisas.
Clusterización de clientes
Segmentamos clientes en base a su comportamiento para aprovechar oportunidades de cross-selling y up-selling. Nuestros algoritmos de clustering revelan patrones ocultos que colaboran en las estrategias de marketing.
Fundadores
Tomás Ravel
Ciencia de Datos · Estadística · LLMs
Estudió Ciencia de Datos en la Universidad de Buenos Aires y se especializa en Estadística y Modelos de Lenguaje.
Su tesis es sobre clasificación de transiciones de turnos en conversaciones habladas, en la que usó LLMs y arquitecturas de deep learning.
Desarrolló un algoritmo de trading totalmente automatizado en Asesores Inteligentes, que logró un retorno del 19% anual en el índice QQQ usando modelos como LightGBM.
Enseña Ingeniería en IA en la Universidad de San Andrés, preparando a los futuros líderes en inteligencia artificial.
Construyó un sistema inteligente para crear API flows a partir de documentaciones desestructuradas de APIs usando LLMs.
Gonzalo Finkelstein
Ciencia de Datos · Matrmática · Imágenes
Estudió Ciencia de Datos y Matemática en la Universidad de Buenos Aires.
En Marvik, trabajó en proyectos relacionados a generación de imágenes basado en modelos de difusión, incluyendo:
- Un probador virtual de ropa.
- Un diseñador de textura de ropa.
- Un sistema de detección de liderazgo en videos.
Lideró proyectos de Machine Learning en Meridional Seguros, incluyendo un modelo de retención para optimizar la estrategia de pricing y aumentar la rentabilidad, y un modelo de NLP para clasificar CVs.
En Equifax, desarrolló modelos de scoring crediticio, lideró un proyecto de investigación en Machine Learning con Estadística Bayesiana y desarrolló sistemas en código Python.
Nuestros Equipos
Machine Learning & Ciencia de Datos
Lidera el desarrollo de sistemas basados en IA a lo largo de un rango amplio de dominios, incluyendo ML tradicional, deep learning, NLP y visión por computador.
Laboratorio de Investigación en IA
Explora ideas en IA y Machine Learning para identificar y desarrollar nuevos productos, tendiendo un puente entre el mundo académico y el industrial.
Desarrollo Web
Se encarga de convertir los modelos complejos de IA en aplicaciones fáciles y amigables al usuario.
Gmail: contact@usedataai.com
Linkedin: Use Data