Explorar las categorías
Explora
Fiverr Pro
Español
$
USD
Construiré modelos de aprendizaje automático y aprendizaje profundo para datos de investigación
¡De datos en bruto a modelo entrenado y producto en vivo, de principio a fin!
Estadístico aplicado, investigador en ML/DL y desarrollador web (Maestría en Estadística, Univ. de Rajshahi). Trabajo de principio a fin: desde datos en bruto hasta modelo entrenado y producto web en ...
Acerca de este Servicio
Hola, soy Fahim, un investigador de IA/ML con formación en Estadística. Construyo modelos defensibles de aprendizaje automático, aprendizaje profundo y redes neuronales para escritores de tesis, autores de revistas y analistas que necesitan un resultado que pase la revisión.
Lo que obtendrás:
- Cuaderno en Python o R, datos limpios, modelos validados
- 4-6 figuras listas para publicación, métricas con intervalos de confianza
- Nota de métodos lista para tesis o respuesta a revisores
- Soporte para revisiones en paquetes premium
Los métodos que cubro:
- Clasificación, regresión, agrupamiento, pronóstico de series temporales
- Validación cruzada, bootstrap, pruebas de permutación, SHAP, importancia de características
- Regresión logística, Random Forest, XGBoost, LightGBM, ARIMA, Prophet, LSTM, BERT, CNN, Transformer y más
- ¡Cualquier otro método que quieras incluir!
Por qué elegirme:
- Investigador de IA/ML con artículos publicados como autor principal
- Flujos de trabajo probados en revisión por pares, no ajustados por métricas
- Datos confidenciales, respuesta en horas, revisiones ajustadas al alcance
No estás seguro de qué método se ajusta mejor? Envía tu objetivo de investigación, variable objetivo y una muestra.
Recibirás una recomendación y un paquete u oferta personalizada en una hora.
Mi porfolio
Otros servicios de Ciencia de datos y aprendizaje automático que ofrezco
FAQ
Traducción automática
¿Qué tipos de problemas de ML puedo presentar?
Clasificación, regresión, agrupamiento, pronóstico, comparación de modelos, selección de características o tareas de explicabilidad. El servicio maneja conjuntos de datos tabulares, series temporales, texto y encuestas a escala de investigación.
¿Python o R?
Cualquiera, o ambos. Cuadernos entregados en Jupyter o R Markdown. La replicación entre lenguajes está disponible como complemento si un coautor usa la otra herramienta.
¿Qué modelos funcionarán para mis datos?
Las opciones comunes incluyen regresión logística, Random Forest, XGBoost, LightGBM, SVM, ARIMA, SARIMA, Prophet, LSTM, GRU, BERT y redes neuronales personalizadas cuando los datos lo justifican. Comparte primero el objetivo y una muestra. El modelo adecuado depende de tu pregunta, no de una preferencia.
¿El código será reutilizable?
Sí. El cuaderno incluye comentarios, notas de librerías y una estructura limpia para que un coautor o supervisor pueda volver a ejecutar todo el flujo de trabajo.
¿Puedes recomendar un método antes de ordenar?
Sí. Envía el objetivo de investigación, variable objetivo, forma del conjunto de datos y plazo. Recibirás una recomendación de método y el paquete adecuado en una hora.
¿Esto es permitido para tesis o trabajos de revista?
Sí, como soporte ético para investigación. El servicio entrega modelado, validación, código, figuras, interpretación y ayuda con revisiones.
¿Puedes mejorar un modelo existente?
Sí. Comparte el código o cuaderno actual. Recibirás una revisión, mejor preprocesamiento, ajuste, comparaciones alternativas, validación adicional o salidas más claras.
¿Qué pasa si mis datos están desordenados o incompletos?
Limpieza, manejo de valores faltantes, codificación, chequeos de desequilibrio y una trazabilidad documentada del preprocesamiento son parte de cada paquete.
¿Qué tipo de figuras obtendré?
Matrices de confusión, curvas ROC y PR, gráficos de calibración, importancia de características, visuales SHAP, gráficos de pronóstico y tablas de comparación de modelos. Todo diseñado para envío a revista.
¿Debo enviar un mensaje antes de ordenar?
Sí. El paquete adecuado depende del tamaño del conjunto de datos, variable objetivo, tipo de modelo y plazo. Una revisión rápida del alcance en dos minutos evita el paquete incorrecto después.
