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Desarrollaré un modelo de clasificación de ML
Profesional en transición al campo de la informática, con una sólida base en pensamiento lógico y resolución de problemas por mi formación en ingeniería. Actualmente trabajo en un instituto de investi...
Acerca de este Servicio
Desarrollé un modelo de clasificación de aprendizaje automático personalizado diseñado para datos de reacciones químicas.
Utilizando variables experimentales como temperatura, presión, composición de alimentación y tasas de conversión, el modelo distingue con precisión entre diferentes sistemas catalíticos y tipos de reacción.
Ideal para investigadores, ingenieros químicos y laboratorios que buscan extraer patrones o automatizar el análisis de reacciones.
Los entregables incluyen el modelo entrenado, informe de rendimiento (precisión, recall, F1) y visualizaciones de insights.
Experiencia:
Clasificación
•
Árboles de decisiones
Lenguaje de programación:
Python
Marcos:
Scikit-learn
•
Panda
API:
Microsoft Computer Vision AI
Herramientas:
Jupyter Notebook
•
Excel
Mi porfolio
FAQ
Traducción automática
¿Qué necesitas de mí para empezar?
Un conjunto de datos de muestra (CSV/Excel) y una breve descripción de los sistemas de reacción y clases objetivo.
¿Qué problema resuelves?
Construyo un clasificador de aprendizaje automático para distinguir tipos de reacción/sistemas a partir de variables experimentales (por ejemplo, P, T, alimentación, WHSV, conversiones).
¿Qué entregables recibiré?
Modelo entrenado, cuaderno/script limpio, informe de rendimiento (precisión/recall/F1), matriz de confusión y recomendaciones breves.
¿Qué algoritmos utilizas?
Ensemble de árboles (Random Forest/XGBoost) por defecto; también puedo probar SVM/LogReg a solicitud.
¿Puedes manejar clases desequilibradas o conjuntos de datos pequeños?
Sí, usando técnicas como pesos de clase, SMOTE/ADASYN y validación cruzada cuidadosa.
¿Qué pasa si mis datos tienen valores faltantes o columnas ruidosas?
Incluyo un preprocesamiento ligero: correcciones de tipo, imputación y selección de características según sea necesario.
¿Explicas las decisiones del modelo?
Sí, importancia de características y gráficos SHAP opcionales para mostrar qué impulsa las predicciones.
¿Mis datos son confidenciales?
Por supuesto, tus datos permanecen privados; puedo firmar un NDA si es necesario.
