Auditaré tu modelo de ml
Especialista en optimización de prompts con IA, experto en ML
Acerca de este Servicio
¿REALMENTE HACE LO QUE CREES QUE HACE TU MODELO DE ML?
La mayoría de los modelos salen en vivo con una puntuación de precisión y una oración.
La precisión por sí sola puede ser engañosa; un modelo que etiqueta todo como 'no fraude'
obtiene un 95% de precisión pero no detecta ningún fraude. Tu CTO, jefe de riesgos y
equipo de cumplimiento merecen algo mejor que eso.
Yo se los daré.
LO QUE OBTIENES (las 5 fases de una auditoría profesional)
Fase 1 Descubrimiento y calidad de datos
Fase 2 Análisis de rendimiento
Fase 3 Explicabilidad (SHAP)
Fase 4 Equidad y sesgo (Fairlearn)
Fase 5 Reporte
Lenguaje de programación:
Python
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Colab
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MLflow
Marcos:
Scikit-learn
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DeepPy
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keras
•
PyTorch
•
Panda
Herramientas:
Jupyter Notebook
•
MLflow
FAQ
Traducción automática
Mi modelo no es scikit-learn. ¿Aún así puedes auditarlo?
Sí. Puedo auditar cualquier clasificador que exponga los métodos predict() y predict_proba(), incluyendo XGBoost, LightGBM, CatBoost, PyTorch y TensorFlow. Para modelos detrás de un endpoint API, uso tu API para generar predicciones. La etapa de explicabilidad SHAP usa TreeExplainer para modelos de árbol y KernelExp
No puedo compartir datos reales de clientes. ¿Aún podemos trabajar juntos?
Por supuesto. Trabajo regularmente con conjuntos de datos anonimizados o sintéticos. También puedo trabajar con una muestra representativa (mínimo 500 filas), o podemos firmar un NDA y usar un acuerdo de acceso seguro vía VPN/API. Solo envíame un mensaje antes de ordenar y podemos discutir la mejor opción.

