Para los desafíos empresariales
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Ingeniería de alta complejidad y necesidad de seleccionar el modelo adecuado de machine learning.
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Baja calidad de datos, sesgo en los datos, presencia de valores atípicos
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Incapacidad de integrar múltiples formatos de datos y crear pronósticos certeros rápidamente.
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Proyección de supuestos estáticos, en lugar de inteligentes, a pesar de realizar cambios en tiempo real.
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Proyección manual de data genera un retraso en la dinámica de tiempo real del mercado.