Construiré, entrenaré y explicaré modelos de machine learning en python
Acerca de este Servicio
¿Buscas a alguien que no solo construya un modelo,
sino que se asegure de que realmente funcione y entregue resultados que
puedas entender y reutilizar?
Soy investigador en IA (M.Sc. en Bioinformática, 19/20) con un
artículo publicado en MICAD 2026 (Springer LNEE). Construyo
sistemas completos de ML desde cero para aplicaciones reales.
Lo que puedo hacer por ti:
- Limpieza y preprocesamiento de datos
- Construcción de modelos de ML (clasificación, regresión, clustering)
- Deep learning con PyTorch o TensorFlow
- Evaluación de modelos (AUC, precisión-recall, validación cruzada)
- Informes de explicabilidad (SHAP, importancia de características)
- Scripts de Python limpios y documentados
- Backend con FastAPI para desplegar tu modelo
- Pipeline completo desde datos en bruto hasta sistema funcional
Por qué elegirme:
- Sin filtraciones de datos, sin métricas infladas
- Explico qué hace el modelo, no solo doy un número
- Publicado en actas revisadas por pares de Springer
- Entrega rápida y comunicación clara
He trabajado en IA para salud, datos biomédicos, imágenes médicas y procesamiento de señales. Listo para tu dominio también.
Escríbeme antes de ordenar si tienes preguntas.
Te diré honestamente si puedo ayudar.
Lenguaje de programación:
Python
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NoSQL
Marcos:
Scikit-learn
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API:
Microsoft Computer Vision AI
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Herramientas:
Jupyter Notebook
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TensorFlow
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FAQ
Traducción automática
¿Qué necesitas de mí para empezar?
Solo comparte tu dataset (CSV, Excel o cualquier formato), describe tu problema (clasificación, predicción, etc.), y dime qué resultado esperas. Yo me encargo del resto.
¿Puedes trabajar con conjuntos de datos pequeños?
Sí. Tengo experiencia con datasets muy pequeños e imbalanced en investigación médica. Utilizo técnicas adecuadas como validación cruzada y SMOTE para obtener resultados confiables incluso con datos limitados.
¿Entenderé los resultados que entregas?
Siempre. Cada entrega incluye un informe claro que explica qué hace el modelo, cómo funciona y por qué realiza sus predicciones. Sin cajas negras.

