NEURAL DATA
ANÁLISIS EXHAUSTIVO + PREDICCIÓN DE DATOS
Neural Data analiza la información de las bases de datos y realiza predicciones mediante una combinación de redes neuronales artificiales (como las Redes Neuronales Modulares o Recurrentes), incluyendo un modelo computacional disruptivo que llamamos Tecnología de Hipercubos.
Desarrollada por North Point en base a las herramientas OLAP, esta tecnología permite analizar datos multidimensionales de forma interactiva desde múltiples perspectivas. La base de datos está dividida en cubos, lo que nos permite almacenar y acceder a los datos dentro de los límites de cada cubo. Cada celda dentro de una estructura multidimensional contiene datos agregados relacionados con elementos a lo largo de cada una de sus dimensiones (lo que llamamos modificadores o semillas externas).
Gracias a estas semillas externas, podemos ver los datos desde diferentes ángulos o puntos de vista, lo que nos da una perspectiva más amplia de un problema. Por lo tanto, podemos dar la debida importancia a aquellos datos que no son muy relevantes desde el punto de vista cuantitativo y que, de ser analizados con una red neuronal tradicional, se diluirían entre otros datos con una presencia mucho más significativa. En combinación con el resto de las redes neuronales, la Tecnología de los Hipercubos alcanza una precisión nunca antes vista.
Los datos neuronales se conectan a la base de datos del cliente a través de un recolector y transmisor de datos llamado Neural CONNECT.
Información base
Base de datos que será objeto de análisis.
Semillas principales
Información satélite directamente relacionada con la información base (p. ej.: ¿cuántas personas caminan cada día por una vía determinada?).
Semillas externas
Datos de información que pueden afectar al resultado del análisis si los priorizamos por encima de las semillas principales (p. ej.: asignar prioridad a los datos recogidos durante los días de lluvia para obtener una predicción precisa).
Relevancia
Cada hipercubo recibe un peso especifico (nivel de prioridad) para que Neural Data discierna los datos importantes según cada línea de tiempo.
LOS HIPERCUBOS DE NEURALDATA
La tecnología de hipercubos es una red neuronal capaz de analizar información desde diversos puntos de vista en función de una serie de parámetros externos asignados (lo que llamamos semillas externas).
Por ejemplo, si queremos predecir el promedio de peatones que circulará por una calle determinada en un día lluvioso, pero solamente llueve diez días al año, cualquier sistema de análisis convencional realizará un cálculo estándar que diluirá los datos recogidos durante los días lluviosos entre los datos recogidos durante los días soleados, porque los que conforman la mayoría son estos últimos. Por tanto, la predicción resultante será errónea.
Con la tecnología de hipercubos, podemos asignar prioridad a los datos recogidos durante los días lluviosos (semilla externa) para obtener una predicción de precisión máxima. De este modo, Neural Data es capaz de llevar a cabo diferentes análisis a partir de una misma base de datos enfocándose en el punto de vista correcto según cada momento y situación. Cada uno de esos puntos de vista conforma las caras de un mismo hipercubo.
PROCESO DE TRABAJO DE NEURAL DATA
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1
CATEGORIZAR EL PROBLEMA
Entender las necesidades del cliente para poder ofrecerle una solución personalizada.
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2
ANÁLISIS DE LOS DATOS RECOGIDOS
Analizar los datos que el cliente ha obtenido hasta ahora para elaborar una estrategia que nos permita abordar el problema.
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3
GENERAR LOS HIPERCUBOS
Programar los hipercubos de información para recolectar los datos que requiere el cliente.
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4
GESTIÓN Y ANÁLISIS DE RESULTADOS
Procesar los datos obtenidos y analizar su nivel de precisión en relación a los parámetros estipulados.
POSIBLES COMBINACIONES ENTRE NEURAL DATA
Y OTROS PRODUCTOS NEURAL
| CLASIFICADORES | DESENCADENANTES | ||||
|---|---|---|---|---|---|
| Neural HASH Clasifica elementos o datos según sus características |
Neural CATCH Clasifica elementos o datos según sus acciones o movimientos |
Neural ADVERTS Desencadena la emisión de publicidad dirigida |
Neural REACT Desencadena reacciones específicas |
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ANALIZADORES |
Neural DATA Analiza datos procedentes de bases de datos y elabora predicciones. |
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- Extrae las características de los elementos requeridos específicamente por el cliente.
- Extracción personalizada de características.
- Detecta y analiza el comportamiento de los elementos requeridos específicamente por el cliente.
- Detección personalizada de comportamientos.
- Asigna la reproducción de contenido o publicidad dirigida en función de las características extraídas por Neural HASH y los requerimientos exigidos por el cliente.
- Asignación personalizada de contenido.
- Activa una reacción determinada en función de la clasificación realizada por Neural HASH o los comportamientos detectados por Neural CATCH.
- Activación de reacciones personalizadas.
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