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• Microsoft MVP en Tecnologías de Desarrollador
• Investigador y estudiante de doctorado en la Universidad Tomás
Bata en Zlín, República Checa.
• Docente en el Tecnológico Nacional de México en Celaya.
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Agentes Aplicaciones Servicios Infraestructura
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A variety of real-world applications
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Here are the top results:
The purpose of Customer Life-cycle Management (CLM)
is to maximize both customer retention and .... Predictive
trend analysis provides business visibility.
Oct 28, 2015 – Here are FIVE key trends in 2014 that
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looking at customer lifecycle management (CLM)
Jan 5, 2016 – The top 10 customer service trends for
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Here is what I found:
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Detection and Prevention programs, in terms of
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First, let’s point out that there is not one
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each. Those who favor in-house…
Michael heads fraud prevention tool. Online and
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  • 14. Response: { "languageDetection":{ "documents":[ { "id":"a7b7c20a-f563-4402-8137-a8f35089d1", "detectedLanguages":[ { "name":"Spanish", "iso6391Name":"es", "score":0.94444441795349121 } ] } ], "errors":[ ] }, "keyPhrases":{ "documents":[ { "id":"a7b7c20a-f563-4402-8137-a8f35089d1", "keyPhrases":[ "habilidades", "conocimientos interesantes", "Global Azure Bootcamp", "aplicaciones poderosas" ] } ], "errors":[ ] }, "sentiment":{ "documents":[ { "id":"a7b7c20a-f563-4402-8137-a8f35089d1", "score":0.841956615447998 } ], "errors":[ ] } POST https://westeurope.api.cognitive.microsoft.com/text/analytics/v2.0/sentiment HTTP/1.1 Host: westeurope.api.cognitive.microsoft.com Headers: Ocp-Apim-Subscription-Key Content-Type: application/json Body: { "documents": [ { "language": "es", "id": "1", "text": "¡Gracias al Global Azure Bootcamp he adquirido habilidades y conocimientos interesantes para desarrollar aplicaciones poderosas con la nube!" } ] } microsoft.com/cognitive
  • 15.
  • 18. ¿Por qué utilizar Azure Cognitive Services? GET A KEY
  • 19.
  • 20. L A N G U A G E U N D E R S T A N D I N G Crea tu propio modelo de Language Understanding Entrenamiento a través de ejemplos Implementa un endpoint HTTP disponible desde cualquier dispositivo Fácil mantenimiento del modelo
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  • 24. Computer Vision API Contenido de la imagen Categories v0: [{ “name”: “animal”, “score”: 0.9765625 }] V1: [{ "name": "grass", "confidence": 0.9999992847442627 }, { "name": "outdoor", "confidence": 0.9999072551727295 }, { "name": "cow", "confidence": 0.99954754114151 }, { "name": "field", "confidence": 0.9976195693016052 }, { "name": "brown", "confidence": 0.988935649394989 }, { "name": "animal", "confidence": 0.97904372215271 }, { "name": "standing", "confidence": 0.9632768630981445 }, { "name": "mammal", "confidence": 0.9366017580032349, "hint": "animal" }, { "name": "wire", "confidence": 0.8946959376335144 }, { "name": "green", "confidence": 0.8844101428985596 }, { "name": "pasture", "confidence": 0.8332059383392334 }, { "name": "bovine", "confidence": 0.5618471503257751, "hint": "animal" }, { "name": "grassy", "confidence": 0.48627158999443054 }, { "name": "lush", "confidence": 0.1874018907546997 }, { "name": "staring", "confidence": 0.165890634059906 }] Describe 0.975 "a brown cow standing on top of a lush green field“ 0.974 “a cow standing on top of a lush green field” 0.965 “a large brown cow standing on top of a lush green field” microsoft.com/cognitive
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  • 37. Luis Beltrán ¡Gracias por su atención! @darkicebeam luis@luisbeltran.mx