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Construiré un modelo de detección o clasificación de fraude en python
Limpiaré, analizaré y visualizaré tus datos usando Excel, SQL y Python
Hola, soy Azim, un desarrollador de Python ML especializado en aprendizaje automático, detección de fraude y NLP.
He creado y desplegado 5 proyectos de ML en producción, incluyendo un sistema de detec...
Acerca de este Servicio
¿Estás buscando detectar fraude, predecir cancelaciones, clasificar clientes o construir cualquier modelo de ML binario o multiclase a partir de tus datos?
Soy un desarrollador de ML en Python con 5 proyectos de aprendizaje automático implementados, incluyendo un sistema de detección de fraude que logra un ROC-AUC de 0.98 usando XGBoost y explicabilidad SHAP.
Lo que entrego:
- Modelo de ML entrenado (XGBoost, Random Forest, Regresión logística, el que mejor se adapte a tus datos)
- Informe completo de evaluación (precisión, exactitud, recall, F1, ROC-AUC)
- Gráficos de importancia de características SHAP para que entiendas por qué el modelo predice lo que predice
- Código Python limpio y comentado que puedes ejecutar y modificar
- Tablero interactivo en Streamlit para visualizar resultados (opcional)
Trabajo con:
- Datos tabulares (CSV, Excel, exportaciones SQL)
- Conjuntos de datos desequilibrados (SMOTE, ponderación de clases)
- Cualquier problema de clasificación: fraude, cancelaciones, riesgo de incumplimiento, spam, diagnóstico médico
Mi portafolio incluye:
- Sistema de detección de fraude ROC-AUC 0.98, XGBoost + SHAP
- Motores de riesgo de incumplimiento de préstamos con más de 1.3 millones de registros
- Analizador de riesgo de bancarrota con IA
Envíame un mensaje antes de ordenar si no estás seguro de si tu proyecto encaja, te diré la verdad.
Lenguaje de programación:
Python
•
Colab
Marcos:
Scikit-learn
•
Panda
Herramientas:
Jupyter Notebook
•
MLflow
•
Colab
FAQ
Traducción automática
¿En qué formato deben estar mis datos?
CSV o Excel funcionan mejor. También puedo trabajar con exportaciones SQL, JSON o archivos de texto sin procesar.
¿Qué pasa si mi conjunto de datos es muy pequeño?
Primero envíame un mensaje. Te aconsejaré honestamente si ML es el enfoque correcto para el tamaño de tus datos.
¿Puedes trabajar con mi conjunto de datos privado?
Sí, trato todos los datos de los clientes como confidenciales y nunca los comparto. Puedo firmar un NDA si lo solicitas.
¿Necesitas que mis datos ya estén limpios?
No, la limpieza básica y el preprocesamiento están incluidos en todos los paquetes.
