Auditaré y arreglaré tu modelo de IA

Envíame el repositorio y dime qué está mal. Te daré mi opinión antes de que hagas el pedido.

Tu modelo reporta un 95% de precisión y aún así falla en producción. Descubro por qué.

Más de 6 años de experiencia en ingeniería, una maestría en IA de Erasmus Mundus y 5 artículos revisados por pares en IA. Diseñar evaluaciones y benchmarks para IA en producción es mi trabajo diario. La evaluación es la parte que casi todos omiten.

Lo que normalmente encuentro:

- Filtraciones de datos y divisiones de entrenamiento y prueba rotas

- Métricas que halagan, promedios incorrectos en datos desequilibrados

- Sobreajuste sin validación real

- Desajuste en el preprocesamiento entre entrenamiento e inferencia

- Inferencia lenta, mala agrupación, GPU desperdiciada

- Para LLM y RAG: tasa de alucinaciones, recuperación débil, falta de medidas de seguridad

Recibes un informe clasificado, soluciones funcionales con código y un veredicto honesto. Si el enfoque no puede funcionar, te lo diré y explicaré por qué.

Funciona en PyTorch, TensorFlow, scikit-learn, YOLO, Hugging Face, LangChain y pipelines RAG.