NO SE UTILIZARÁN IA EN TUS CÓDIGOS
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A continuación, una lista de algoritmos y técnicas con las que he trabajado en python y R.
- Aprendizaje Supervisado Regresión lineal/logística, SVM, Árboles de decisión, Bosque aleatorio, XGBoost, LightGBM, CatBoost
- Aprendizaje No Supervisado k-Means, DBSCAN, PCA, Agrupamiento jerárquico, t-SNE, UMAP
- Aprendizaje Profundo CNN, RNN, LSTM, GRU, Transformers, Autoencoders, GANs, YOLO, Vision Transformers (ViTs)
- Predicción de Series Temporales ARIMA, SARIMA, Prophet, LSTM, XGBoost, pronóstico basado en FFT
- Procesamiento de Lenguaje Natural TF-IDF, Word2Vec, FastText, BERT, modelos basados en GPT, Reconocimiento de entidades nombradas, Modelado de temas (LDA, LSA)
- Aprendizaje por Refuerzo Q-Learning, Deep Q-Networks (DQN), Proximal Policy Optimization (PPO), A3C
- Big Data y Cloud PySpark, AWS Sagemaker, Google Colab, Databricks
- Ciencia de Datos y Análisis Ingeniería de características, Detección de valores atípicos, Análisis estadístico, Pruebas A/B, Pruebas de hipótesis
- Visión por Computadora OpenCV, Segmentación de imágenes (U-Net, Mask R-CNN), Detección de objetos (YOLO, SSD, Faster R-CNN)
- Visualización de Datos Matplotlib, Seaborn, Plotly, Power BI, Tableau
- Edición LaTeX/Revisión académica
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