Explorar las categorías
Explora
Fiverr Pro
Español
$
USD
Crearé modelos predictivos de machine learning en python
Acerca de este Servicio
¿Quieres convertir datos en bruto en conocimientos predictivos útiles?
Me especializo en construir pipelines de aprendizaje automático predictivo de extremo a extremo en Python. Ya sea clasificando el comportamiento de los usuarios, pronosticando tendencias o evaluando oportunidades de negocio, te ayudo a automatizar tus decisiones con precisión matemática.
Lo que ofrezco:
Limpieza y preprocesamiento de datos: manejo de valores faltantes, valores atípicos y normalización usando Pandas y NumPy.
Ingeniería de características: transformar variables en crudo para maximizar la precisión del modelo.
Modelado predictivo: entrenar modelos de clasificación (Random Forest, Regresión Logística, etc.) usando Scikit-learn y PyTorch.
Evaluación y visualización: métricas claras incluyendo curvas ROC-AUC, matrices de confusión y gráficos de importancia de características.
Aplicación web interactiva: desplegar una interfaz limpia de Gradio para predicciones en tiempo real.
¿Por qué trabajar conmigo?
Código Python limpio y bien comentado (Jupyter Notebook / Script)
Confidencialidad estricta de los datos
Comunicación rápida y transparente
Lo que necesito:
Tu conjunto de datos (CSV, Excel, etc.) y una breve nota sobre el objetivo de tu proyecto.
¡Envíame un mensaje antes de ordenar para discutir tus requisitos exactos!
Lenguaje de programación:
Python
Marcos:
Scikit-learn
•
PyTorch
•
Panda
Herramientas:
Jupyter Notebook
•
Colab
Mi porfolio
FAQ
Traducción automática
¿Qué formatos de archivo aceptas para el conjunto de datos?
¡Acepto conjuntos de datos en formatos CSV, Excel (.xlsx), JSON o texto plano! Si tus datos están en un formato diferente, envíame un mensaje primero para confirmar compatibilidad.
¿Recibiré el código fuente del modelo de aprendizaje automático?
¡Sí! Proporcionaré el Jupyter Notebook completo y bien comentado (.ipynb) o el script de Python (.py) junto con la entrega final para que puedas ejecutar el código en tu propia máquina.
¿Explicas los resultados o solo envías el código?
Siempre incluyo gráficos visuales claros (como importancia de características y matrices de confusión) y proporciono un resumen escrito breve que explica en términos sencillos qué significan las métricas de precisión del modelo.
