Construiré modelos de aprendizaje automático, clustering y predicción

¿Necesitas algoritmos de inteligencia predictiva o clustering automatizado basados en tus datos?

Desarrollo pipelines robustos y libres de fugas para aprendizaje automático, enfocados en clasificación, regresión y segmentación de clientes/datos usando Python (Scikit-Learn, XGBoost) y R.

Servicios ofrecidos:

• Aprendizaje supervisado: regresión lineal/logística, bosque aleatorio, SVM, boosting de gradiente, XGBoost
• Aprendizaje no supervisado: K-Means, clustering jerárquico, DBSCAN, PCA
• Pronóstico de series temporales y análisis de tendencias
• Ingeniería de características, imputación y detección de valores atípicos
• Evaluación integral: ROC-AUC, precisión/recall, RMSE, matriz de confusión

Lo que recibirás:

• Notebook de Jupyter bien documentado o script en R
• Archivos de modelos serializados listos para producción (.pkl, .joblib, .rds)
• Gráficos de evaluación del modelo y desglose de métricas

Envía un mensaje con los detalles de tu proyecto y dataset para una revisión inicial de viabilidad