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Construiré un modelo de predicción de churn con machine learning para aumentar la retención de clientes
Awais Naeem
Acerca de este Servicio
Traducción automática
¿Perdiendo clientes recurrentes? ¡Predice el churn antes de que suceda con machine learning personalizado!
Construyo modelos predictivos de churn de principio a fin en Python usando algoritmos avanzados (XGBoost, LightGBM, Random Forest) para identificar clientes en riesgo y maximizar la retención.
Lo que entrego:
- Preprocesamiento de datos y EDA: Ingeniería de características, manejo de valores faltantes y mitigación del desequilibrio de clases (SMOTE).
- Modelado predictivo: Modelos de ML de alta precisión optimizados para precisión, recall y ROC-AUC.
- Explicabilidad con SHAP: Entiende las causas exactas detrás del riesgo de churn de los clientes.
- Despliegue en producción: Empaquetando el modelo entrenado en una API REST de FastAPI para integración sencilla en aplicaciones.
Pila tecnológica: Python, Scikit-Learn, XGBoost, LightGBM, Pandas, NumPy, SHAP, FastAPI, Docker.
¿Por qué elegirme?
- Notebooks de Jupyter limpios, reproducibles y código modular.
- Enfoque en ROI empresarial y puntuación de riesgo accionable para clientes.
- Privacidad total de datos y cumplimiento de NDA.
¡Envíame un mensaje con la estructura de tu dataset antes de hacer tu pedido!
Conoce a Awais Naeem
Awais Naeem
AI and Machine Learning Engineer
- DePakistán
- Miembro desdeoct 2024
- Responde aprox. en:1 hora
- Última entrega8 meses
Idiomas
Urdu, Inglés
I am an AI & Machine Learning Engineer with 7+ years of experience in real-world automation, from AI agents to backend systems
I help when teams are stuck in manual work, tools don’t integrate or AI feels unclear.
I have built:
• AI agents using LLMs (OpenAI, LLaMA, RAG pipelines)
• Automation Agents using n8n, OpenClaw, make.com
• Workflow automations (APIs, Python, backend systems)
• Chatbots that understand context, not just scripts
• Data + AI systems that turn raw data into decisions
I build systems that save time, cut costs and actually get used. Reach out if you're exploring AI.
Traducción automática
Mi porfolio
FAQ
Traducción automática
1. ¿Qué formato de datos necesito proporcionar?
Archivos CSV, Excel, volcados de bases de datos SQL o archivos Parquet que contienen interacciones históricas de clientes, historial de transacciones y etiquetas de churn.
¿Cómo manejas conjuntos de datos de churn con desequilibrio?
Utilizo técnicas avanzadas de remuestreo como SMOTE/ADASYN junto con división estratificada y aprendizaje sensible a costos para optimizar métricas de evaluación (ROC-AUC, curva de precisión-recall).
¿Entenderé por qué un cliente específico está predicho para churn?
¡Sí! Incluyo valores SHAP (SHapley Additive exPlanations) para resaltar las principales características que impulsan las puntuaciones de riesgo de churn.
¿Puedes desplegar este modelo en mi infraestructura en la nube?
Por supuesto. El paquete Premium cubre la contenerización del modelo vía Docker y su despliegue como endpoint REST en AWS, GCP o Azure.
¿Cómo se maneja la privacidad de los datos?
Tus datos permanecen estrictamente confidenciales y se usan únicamente para entrenar tu modelo personalizado antes de su eliminación segura tras la entrega del pedido.
