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Desarrollaré modelos de clasificación y predicción
Desarrollador de productos digitales
¡Hola! Soy ingeniero de software con 3 prácticas en producción. Implementé una función utilizada por más de 500 usuarios activos y con más de 10,000 entradas en producción. Quedé en el top 10 en el AI...
Acerca de este Servicio
¡Bienvenido! ¿Quieres desbloquear el poder de tus datos con soluciones de Machine Learning y Data Science de alto rendimiento? Me especializo en desarrollar modelos precisos de Clasificación y Predicción adaptados para resolver problemas complejos de negocio.
Lo que ofrezco:
- Modelado predictivo: pronóstico de ventas, pérdida de clientes y análisis de tendencias.
- Tareas de clasificación: clasificación binaria y multiclase, análisis de sentimientos y detección de fraude.
- Deep Learning: redes neuronales personalizadas (ANN, CNN, RNN) usando TensorFlow, Keras y PyTorch.
- Data Science: limpieza de datos, preprocesamiento y análisis exploratorio de datos (EDA).
- Series temporales: pronósticos avanzados y reconocimiento de patrones.
Algoritmos y experiencia:
- Regresión lineal/logística, árboles de decisión, bosque aleatorio.
- XGBoost, LightGBM, Gradient Boosting.
- SVM, KNN y clustering (K-Means).
- Optimización de modelos y ajuste de hiperparámetros.
Herramientas y tecnologías:
- Python (Pandas, NumPy, Scikit-Learn).
- Jupyter Notebook, Google Colab, VS Code.
- Visualización de datos (Matplotlib, Seaborn).
¿Por qué trabajar conmigo?
- Calidad profesional: código limpio, optimizado y bien documentado.
- Enfoque en precisión: resultados de alta precisión y validación robusta.
¡Contáctame antes de hacer tu pedido!
Lenguaje de programación:
Python
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R
•
SQL
Herramientas:
Jupyter Notebook
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opencv
•
TensorFlow
•
Excel
Marcos:
Scikit-learn
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Google ML Kit
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keras
•
PyTorch
•
TensorFlow
Mi porfolio
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FAQ
Traducción automática
¿Cuál es la diferencia entre clasificación y predicción? ¿Cuál necesito?
La clasificación asigna entradas a categorías discretas (spam/no spam, abandono de cliente: sí/no, enfermedad: presente/ausente). La predicción (regresión) estima un valor continuo (ventas el próximo mes, precio de una casa, valor de vida del cliente). Dime tu variable objetivo y te recomendaré el enfoque adecuado.
¿Con qué tipos de datos trabaja?
Los datos tabulares/estructurados (CSV, Excel, exportaciones SQL) son el enfoque principal para este trabajo. Para clasificación de imágenes, consulta mi gig separado de clasificación de imágenes.
¿Qué algoritmos y librerías utilizas?
scikit-learn, XGBoost, LightGBM y CatBoost para la mayoría de problemas tabulares. Para aprendizaje profundo en datos estructurados, PyTorch. Elijo según el tamaño del conjunto de datos, tipos de características y requisitos de interpretabilidad.
¿Qué debo proporcionar?
Tu conjunto de datos (CSV o Excel está bien), la columna que quieres predecir y cualquier contexto sobre el problema — industria, restricciones, qué significa "bueno" para ti.
Mi conjunto de datos es desordenado — valores faltantes, formato inconsistente. ¿Aún así puedes trabajar con él?
Sí. La limpieza y preprocesamiento de datos (manejo de nulos, codificación de categóricos, tratamiento de valores atípicos, ingeniería de características) están incluidos en el proceso.
¿Cómo te aseguras de que el modelo realmente generalice y no solo esté sobreajustado?
Utilizo validación cruzada, divisiones adecuadas de train/val/test y reporto métricas en datos reservados. Señalaré cualquier sobreajuste y aplicaré regularización o remuestreo (SMOTE para clases desequilibradas) según sea necesario.
¿Qué recibiré como entrega?
Un archivo del modelo entrenado, un script o cuaderno limpio de Python con toda la pipeline (preprocesamiento → entrenamiento → evaluación), gráficos de importancia de características y un resumen escrito de resultados y hallazgos clave.
