Construiré y entrenaré modelos de machine learning para predicción y clasificación
Acerca de este Servicio
¿Luchas con datos que necesitan un modelo predictivo, no solo un gráfico?
Construiré y entrenaré modelos de aprendizaje automático para predicción y clasificación, transformando tus datos en un modelo funcional que realmente funciona, respaldado por métricas de evaluación reales en las que puedes confiar.
Lo que obtendrás:
- Preprocesamiento de datos y ingeniería de características
- Modelo de clasificación o predicción entrenado (XGBoost, Scikit-learn)
- Pruebas, evaluación y optimización del modelo
- Manejo de datos desequilibrados (SMOTE) cuando sea necesario
- Código fuente completo y documentación (Estándar y Premium)
Casos de uso en los que me especializo:
Detección de fraude, predicción de riesgo crediticio / incumplimiento de préstamos, clasificación de tendencias bursátiles y análisis de sentimiento financiero.
Herramientas que uso:
Python, Scikit-learn, XGBoost, PyTorch, Pandas, Jupyter/Colab
Por qué elegirme:
- Modelos con resultados probados hasta 0.9998 ROC-AUC en conjuntos de datos reales
- Informes de evaluación claros, no solo un modelo de caja negra
- Respuesta rápida y comunicación efectiva
Envíame tu conjunto de datos y el resultado que quieres predecir, yo me encargo del resto.
Lenguaje de programación:
Python
•
SQL
•
Colab
Marcos:
Scikit-learn
•
keras
•
PyTorch
•
Panda
API:
Otros
Herramientas:
Jupyter Notebook
•
TensorFlow
•
Excel
•
Colab
Mi porfolio
FAQ
Traducción automática
Q: ¿Qué tipo de problemas de aprendizaje automático manejas?
A: Problemas de clasificación y predicción — detección de fraude, incumplimiento de préstamos, tendencia bursátil y análisis de sentimiento financiero son mis áreas más fuertes.
P: ¿Qué necesitas de mí para empezar?
A: Tu conjunto de datos (Excel/CSV) y una descripción clara de lo que quieres predecir o clasificar.
P: ¿Recibiré el código fuente?
A: Sí, en los paquetes Estándar y Premium. El básico entrega solo el modelo entrenado y el informe de evaluación.
Q: ¿Qué pasa si mi conjunto de datos está desequilibrado (mucho más de una clase que de otra)?
A: Manejo el desequilibrio de clases usando SMOTE y otras técnicas de remuestreo — esto es una parte central de mi flujo de trabajo, no un añadido.

