Desarrollo de modelos ML con foco en R² y robustez
Construimos modelos de regresión y series temporales optimizados para R² ajustado, interpretabilidad y despliegue eficiente en infraestructuras de computación y edge.
Servicios: diseño de features, selección de modelos, validación cruzada, tuning, explicación (SHAP/LIME) y producción.
Visión general
En topmarkt desarrollamos modelos que priorizan R² para explicar varianza cuando el objetivo es predictivo y cuantitativo. Nuestra práctica combina riguroso diseño experimental, pipelines reproducibles y métricas múltiples para evitar sobreajuste y sesgos.
- Evaluación con R², R² ajustado y error fuera de muestra.
- Pipeline reproducible con control de versiones y tests de regresión.
- Despliegue en GPU/CPU y edge según latencia y coste operativo.
KPI principales
Servicios ofrecidos
Desarrollo de modelos
Regresión avanzada, ensembles, redes neuronales y modelos probabilísticos.
Validación y métricas
Validación cruzada, pruebas A/B y monitoreo de drift para mantener R² en producción.
Despliegue y optimización
Compilación para CPU/GPU, quantization y orquestación en edge para latencia reducida.
Proceso de trabajo
- Recolección y caracterización de datos — auditoría y limpieza.
- Exploración y diseño de features — ingeniería dirigida por dominio.
- Selección de modelos y validación — enfoque reproducible.
- Tuning, pruebas de robustez y explicación de predicciones.
- Despliegue, monitorización y ciclo de mejora continua.
Garantía de calidad
Pruebas de estabilidad, análisis de sensibilidad y validación offline/online.
Seguridad y cumplimiento
Políticas de privacidad y gestión de datos conforme a la normativa española y europea.
Comparativa de modelos (R²)
Resultados ejemplo con el mismo dataset tras preprocesado idéntico.
Casos de estudio
Predictivo industrial
Reducción de fallos y optimización de mantenimiento predictivo.
Optimización energética
Modelos de regresión para consumo y predicción de picos.
Forecast comercial
Series temporales con componentes exógenos y recuento de eventos.
Equipo y experiencia
Nuestro equipo combina especialistas en computación, estadística y despliegue industrial. Experiencia en proyectos de alta carga, pipelines reproducibles y control de versiones para modelos.
Preguntas frecuentes
¿Cómo interpretamos R² en modelos no lineales?
R² sigue siendo útil como medida de varianza explicada, pero lo complementamos con métricas de error absoluto y análisis residuales para obtener una visión completa.
¿Qué nivel de datos se requiere?
Depende del problema; trabajamos desde conjuntos pequeños con regularización hasta grandes volúmenes con redes y técnicas de data augmentation.
¿Ofrecen soporte post-despliegue?
Sí, monitorización de drift, retraining programado y soporte operativo para mantener la calidad predictiva y R².
¿Cómo protegemos datos sensibles?
Políticas de acceso, anonimización y procedimientos compatibles con la normativa española y europea de protección de datos.
¿Listo para mejorar el R² de tus modelos?
Solicita una revisión técnica de tus datos y recibe un informe inicial sin compromiso.