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Entrenaré y desplegaré modelos de ML usando integración de Python Flask y Django
Edge AI, aprendizaje automático, aprendizaje profundo, visión por computadora, Pytorch
Ingeniero en AI y aprendizaje automático con experiencia práctica en construir sistemas escalables y basados en datos. Desarrollo modelos predictivos, soluciones de aprendizaje profundo y pipelines de...
Acerca de este Servicio
Hola
¿Buscas un modelo de Machine Learning que funcione dentro de una aplicación web en producción?
Me especializo en todo el ciclo de vida de Data Science, desde el entrenamiento del modelo de IA hasta el despliegue del modelo de ML con integración de Python Flask y Django.
Servicios ofrecidos:
- Entrenamiento personalizado de modelos: clasificación, regresión, clustering y series temporales.
- Visión por computadora: clasificación de imágenes y detección de objetos (YOLO, OpenCV).
- NLP: análisis de sentimientos, Transformers y aplicaciones basadas en LLM.
- Deep Learning: arquitecturas CNN, LSTM y GNN.
- Integración web: desarrollo de APIs REST para Django o Flask.
- Despliegue: serialización de modelos (Pickle/ONNX) mediante Docker, AWS o GCP.
Pila técnica:
- IA: Scikit-learn, TensorFlow, PyTorch, XGBoost, Pandas.
- Web: Django, Flask, FastAPI.
- Datos: EDA, preprocesamiento y visualización.
¿Por qué elegirme?
Entrego código listo para producción, no solo scripts. Obtienes un sistema totalmente integrado, bien comentado y escalable.
¡Envíame un mensaje antes de ordenar con tu conjunto de datos y objetivo para confirmar la viabilidad!
Mi porfolio
FAQ
Traducción automática
¿Qué servicios de despliegue de ML ofreces? R: Me especializo en entrenamiento de modelos de IA y ML
despliegue de modelos usando integración de Python Flask y Django. Construyo APIs REST escalables para conectar tus modelos de machine learning con aplicaciones web listas para producción.
¿Puedes integrar modelos de IA en aplicaciones Django existentes? R: ¡Sí! Ofrezco integración fluida para modelos de deep learning y scikit-learn. Desarrollaré la arquitectura backend para manejar predicciones en tiempo real y procesamiento de datos.
integración para modelos de deep learning y scikit-learn. Desarrollaré la arquitectura backend para manejar predicciones en tiempo real y procesamiento de datos.
¿Qué frameworks de Python usas para APIs de ML?
R: Principalmente uso Python Flask y Django para una integración robusta. Para requisitos de alto rendimiento, también implemento FastAPI para servir tus modelos de machine learning mediante endpoints RESTful.
¿Manejas ciencia de datos y preprocesamiento?
Por supuesto. Mis servicios de ciencia de datos incluyen EDA, limpieza de datos y ingeniería de características para asegurar que tu modelo de IA personalizado se entrene con conjuntos de datos de alta calidad para máxima precisión.
¿Puedes desplegar modelos en la nube?
Sí. Ofrezco despliegue de modelos ML en AWS, GCP y Azure. Uso Docker para contenerizar tu app Flask o Django, asegurando una transición suave a entornos de producción.
¿Qué tipos de modelos de IA puedes entrenar?
Entreno modelos de NLP, Visión por Computadora (YOLO) y análisis predictivo. Ya sea regresión, clasificación o redes neuronales, garantizo un rendimiento de primer nivel.
¿Cómo recibo la integración final de ML?
Recibirás el código Python completamente comentado, el modelo serializado (Pickle/ONNX) y una configuración funcional de Flask/Django con un README detallado para facilitar su despliegue.
