Explorar las categorías
Explora
Fiverr Pro
Español
$
USD
Construiré pipelines de machine learning listas para producción en python xgboost scikit learn
Análisis avanzado y modelado estadístico
Soy un estudiante de STEM en Análisis de Datos y Gestión de Proyectos (GPA 3.983) y orgulloso miembro de la sociedad de honor Alpha Sigma Lambda. Mi formación académica se basa en análisis riguroso, m...
Acerca de este Servicio
Pipelines de machine learning de nivel producción en Python
Deja de depender de notebooks de Jupyter desordenados que se rompen en producción. Construyo pipelines escalables y listos para empresas, diseñados para su despliegue en el mundo real.
Lo que construyo:
- Preprocesamiento de datos sin filtraciones: Transformadores personalizados de Scikit-Learn para escalado, codificación y imputación de valores faltantes sin filtraciones de datos.
- Modelos de producción: Aprendizaje supervisado usando XGBoost, Random Forest, Scikit-Learn y PyTorch.
- Optimización de modelos: Ajuste automático de hiperparámetros (GridSearchCV/Optuna) y benchmarking de múltiples modelos.
- Serialización y código modular: Exportación de artefactos .joblib/.pkl y scripts limpios en Python siguiendo PEP-8.
- Documentación y control de versiones con Git: README.md completo, instrucciones de configuración e integración con control de versiones Git.
¿Por qué elegir mis servicios?
- Enfoque de ingeniería orientado a producción.
- Códigos limpios, reutilizables y modulares.
- Documentación clara para una transferencia sin problemas.
Por favor, contáctame antes de hacer un pedido para discutir tu conjunto de datos y los objetivos del proyecto.
Lenguaje de programación:
Python
Marcos:
Scikit-learn
•
keras
•
PyTorch
•
Panda
•
Otros
Herramientas:
Jupyter Notebook
•
Excel
•
Colab
Mi porfolio
FAQ
Traducción automática
¿Qué necesito proporcionar antes de comenzar el proyecto?
Necesitarás compartir tu conjunto de datos (CSV, acceso a base de datos o formato de muestra), una breve descripción de tu objetivo comercial y cualquier métrica o restricción de rendimiento objetivo.
¿Cómo evitas las filtraciones de datos en el pipeline de machine learning?
Aíslo estrictamente las divisiones de entrenamiento y validación antes de ajustar cualquier transformador de preprocesamiento (codificadores, escaladores, imputadores), usando pipelines personalizados de Scikit-Learn para garantizar cero filtraciones de datos.
¿Recibiré código modular o solo notebooks de Jupyter?
Recibirás scripts limpios y modulares en Python (.py) estructurados para producción, junto con un README.md completo y artefactos de modelos serializados (.joblib/.pkl). Los notebooks se proporcionan para EDA bajo solicitud.
