Una compañía de Machine Learning automatizado, con sede en las Islas Caimán, quería empoderar a empresas de varios sectores para crear modelos más sofisticados en esta tecnología, sin tener que recurrir a la experiencia de científicos de datos, ni incurrir en costos de infraestructura o software. La empresa quería llevar su solución al mercado mundial, pero requería de una infraestructura informática ágil, capaz de ampliar y reducir cargas de trabajo variables, además de minimizar gastos de capital inicial y la configuración manual. 

La empresa trabajó con un socio Gold de Microsoft para el lanzamiento de la solución exclusiva de la compañía al mercado. Este socio reconoció de inmediato que Microsoft Azure era la plataforma adecuada para cumplir con los requisitos técnicos de dicha solución.

"Cuando comenzamos a discutir el proyecto con los ingenieros del socio de Microsoft, quedó claro que con la combinación de tablas y colas de Azure podíamos gestionar tanto los aspectos técnicos, que rigen las redes neuronales, como la estructura general del negocio", explica Jack Copper, director ejecutivo de la empresa. 

La primera capa de la solución es el portal: una interfaz intuitiva que simplifica la complejidad de las redes neuronales y el machine learning para los usuarios. El segundo elemento, la API, interactúa con la arquitectura de Azure Storage, lo que permite el procesamiento excepcional e intercambio de datos. El tercer componente, el trabajador de computación/fábrica, es fundamental y suministra la escala de procesamiento elástica, que había restringido la eficiencia operativa de la empresa en el pasado. 

Ahora, la empresa muestra su plataforma exclusiva al mercado. El servicio no solo tiene la capacidad de limpiar, analizar y modelar grandes cantidades de datos, sino que, además, logra dar un estimado del tiempo y costo de cada uno de los proyectos, antes de que comience el procesamiento de los mismos.

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