Telecomunicaciones

Detección de anomalías en red, prevención de abandono y planificación de capacidad

Detecta anomalías de red en tiempo real, predice el abandono de suscriptores y optimiza la planificación de capacidad — con gestión automatizada del ciclo de vida de modelos y re-entrenamiento activado por drift.

Los Desafíos

Escala de Red

Millones de eventos por segundo en torres celulares, conmutadores y sesiones de suscriptores requieren detección de anomalías escalable.

Abandono de Suscriptores

Predecir qué clientes van a abandonar requiere combinar patrones de uso, datos de facturación e interacciones con el servicio de atención al cliente.

Previsión de Capacidad

Las decisiones de expansión de red dependen de predicciones precisas del crecimiento del tráfico en distintas regiones geográficas y horizontes temporales.

Silos de Datos

Los datos de red, facturación, CRM y soporte residen en sistemas separados con diferentes esquemas y frecuencias de actualización.

Cómo Ayuda CorePlexML

AutoML

Modelos de Detección de Anomalías

AutoML entrena modelos que identifican patrones de degradación de red, firmas de DDoS y fallos de equipos a partir de datos históricos.

Saber más

MLOps

Pipeline de Prevención de Abandono

MLOps orquesta el ciclo de vida completo — desde el entrenamiento del modelo de abandono hasta el scoring en producción con re-entrenamiento automático ante drift de suscriptores.

Saber más

ML Studio

Análisis What-If de Capacidad

ML Studio permite a los planificadores probar escenarios de crecimiento y ver la congestión predicha antes de comprometerse con inversiones en infraestructura.

Saber más

Dataset Builder

Fusión de Datos entre Sistemas

Dataset Builder fusiona datos de red, facturación y CRM mediante uniones guiadas por IA, limpieza e ingeniería de features.

Saber más

Ejemplo del SDK

example.py

from coreplexml import CorePlexMLClient

client = CorePlexMLClient(
    base_url="https://api.coreplexml.io",
    api_key="sk_your_api_key"
)

# Train churn prediction model
experiment = client.experiments.create(
    project_id="proj_churn",
    dataset_version_id="dsv_subscriber_360",
    target_column="churned",
    max_models=25,
    max_runtime_secs=600
)

# Deploy with auto-retraining
deployment = client.deployments.create(
    project_id="proj_churn",
    model_id=experiment["leader_model_id"],
    strategy="canary",
    traffic_percentage=15
)

# Configure drift-triggered retraining
client.retraining.create_policy(
    deployment_id=deployment["id"],
    trigger="drift",
    threshold=0.05
)

Impacto Esperado

< 30 s

Velocidad de Detección de Anomalías

0,91

AUC de Predicción de Abandono

93%

Precisión de Previsión de Capacidad

70% más rápido

Tiempo de Integración de Datos

¿Listo para empezar?

Prueba CorePlexML gratis — sin tarjeta de crédito. Entrena tu primer modelo en menos de 10 minutos.

Empezar Gratis Ver Documentación