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Construiré un modelo de ML en Python con shap
Cálculos DFT, simulaciones GCMC, aprendizaje automático para materiales
¡Bienvenido! Soy Danish Ilyas, químico computacional y científico de materiales. Entrego cálculos DFT listos para publicación en Gaussian, simulaciones de adsorción GCMC en RASPA2 y modelos de ML para...
Acerca de este Servicio
Lo que haré
Construiré un modelo de aprendizaje automático reproducible en Python para predecir tu propiedad objetivo a partir de tu conjunto de datos (CSV/Excel). Me encargo de verificar los datos, entrenar el modelo, evaluarlo y hacer informes claros para que puedas usar los resultados en investigación o trabajo de producto.
Lo que obtienes
- Código Python limpio y reproducible (notebook o scripts)
- Modelo entrenado (opcional .pkl) + pipeline de preprocesamiento
- Métricas de rendimiento (R²/MAE/RMSE o precisión/F1/ROC-AUC)
- Gráficos claros (paridad/residuos o matriz de confusión/ROC)
- Opcional: importancia y interpretación de características con SHAP (Premium)
Herramientas: Python, Pandas, NumPy, scikit-learn, (XGBoost/LightGBM si es necesario), TPOT (AutoML), SHAP.
Antes de ordenar, por favor envíame un mensaje con el tamaño de tu conjunto de datos, columna objetivo y objetivo (regresión o clasificación). Confirmaré el mejor paquete y plazo.
Lenguaje de programación:
Python
•
Colab
Marcos:
Scikit-learn
•
keras
•
PyTorch
Herramientas:
Jupyter Notebook
•
Excel
•
Colab
Mi porfolio
FAQ
Traducción automática
P1: ¿Qué formato de conjunto de datos aceptas?
CSV o Excel. También puedes compartir un enlace de Google Drive.
P2: ¿Puedes trabajar con conjuntos de datos de químico/materiales?
Sí, predicción de propiedades, ML basado en descriptores y interpretación de modelos.
P3: ¿Proporcionarás archivos de código y modelos entrenados?
Sí. Obtienes código + pipeline de modelo guardado opcional.
P4: ¿Garantizas la precisión?
No se puede garantizar un modelo, pero aseguro validación limpia, métricas transparentes y recomendaciones de mejora.
