# De los datos del sensor a la previsión: modelos de predicción y detección de anomalías

> Fabio Rosa y Vitor Lima crean en vivo modelos de predicción y detección de anomalías en TagoIO: preparar los datos de los dispositivos para el entrenamiento, predecir valores futuros, marcar lecturas fuera de lo normal y llevar los resultados a dashboards y alertas.

![De los datos del sensor a la previsión: modelos de predicción y detección de anomalías](https://img.youtube.com/vi/NIZt8Eh9TEc/hqdefault.jpg)

[Míralo en YouTube](https://www.youtube.com/watch?v=NIZt8Eh9TEc)

Tus dispositivos ya generan los datos. El siguiente paso es adelantarte a ellos.

Fabio Rosa y Vitor Lima muestran cómo crear modelos en TagoIO que proyectan hacia dónde va una lectura y marcan los valores que no encajan, para que el problema aparezca antes de que llame el cliente.

Los modelos se construyen en vivo: preparar los datos de los dispositivos para el entrenamiento, crear un modelo de predicción, configurar la detección de anomalías y llevar los resultados a los dashboards y las alertas que tu equipo y tus usuarios finales usan de verdad.

[llms.txt](https://tago.io/llms.txt)