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Crearé un cuaderno de prototipo de ML rápido y evaluación
M Ahmed Imtiaz
Acerca de este Servicio
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Crearé un prototipo funcional de ML (clasificación o regresión) en tu conjunto de datos y entregaré un cuaderno de Jupyter reproducible, el punto de control del modelo entrenado y un informe de evaluación. Mis entregables incluyen: muestra de datos limpia, pasos de preprocesamiento, modelo base (scikit-learn / PyTorch), métricas de evaluación (AUC/F1/RMSE según corresponda) y recomendaciones para los próximos pasos.
Lo que obtienes:
- Cuaderno de Jupyter reproducible con limpieza de datos, pipeline de características y entrenamiento del modelo.
- Punto de control del modelo (pickle / joblib / .pth según corresponda) y un script de predicción simple.
- Informe de evaluación (matriz de confusión, precisión/recall/F1 o RMSE/AUC) y una breve nota sobre los próximos pasos.
- Comienzo con una pequeña prueba de viabilidad en una muestra que proporcionas (50200 filas) para que veas resultados rápidamente.
Conoce a M Ahmed Imtiaz
M Ahmed Imtiaz
- DePakistán
- Miembro desdesep 2025
Idiomas
Urdu, Inglés
I’m an ML engineer who builds fast, production-ready prototypes and clean data pipelines. My hands-on experience includes BERT fine-tuning for sentiment and text classification, graph-based recommenders (Node2Vec / GraphSAGE), and wrapping models into FastAPI endpoints with Docker.
I focus on reproducible deliverables: Jupyter notebooks, model checkpoints, inference scripts, and clear run instructions so clients can validate and extend work easily. For example, in my DamTechhub internship I improved a GraphSAGE recommender’s validation AUC and produced a working FastAPI inference endpoint.
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