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Construiré modelos de aprendizaje profundo usando Python y PyTorch
Ingeniero de IA y aprendizaje automático, científico de datos, ingeniero IoT
¿Necesitas ayuda con aprendizaje automático, análisis de datos o ingeniería IoT? Puedo ayudarte con:
• Limpieza, análisis y visualización de datos en Python
• Desarrollo y evaluación de modelos de ap...
Acerca de este Servicio
¿Necesitas ayuda para construir un modelo de aprendizaje automático fiable o convertir tus datos en ideas útiles?
Ofrezco soluciones de ciencia de datos y aprendizaje automático basadas en Python, adaptadas a las necesidades de tu proyecto.
Los servicios incluyen:
- limpieza y preprocesamiento de datos
- análisis exploratorio de datos y visualización
- ingeniería de características y desarrollo de modelos
- aprendizaje automático y aprendizaje profundo con PyTorch y TensorFlow
- pruebas de modelos y evaluación de rendimiento
- código fuente y documentación técnica
¿Por qué trabajar conmigo?
Cuenta con una MSc en Ciencia de Datos con Distinción y experiencia práctica en aprendizaje profundo y pronósticos de series temporales. Mi investigación MEDA de la NASA implicó analizar nearly 6 millones de registros de sensores atmosféricos de Marte y desarrollar modelos LSTM y Transformer usando Python y PyTorch.
Recibirás una solución estructurada, código Python limpio y documentación clara.
¿Tienes un proyecto en mente? Contáctame antes de pedir para discutir tu conjunto de datos, requisitos y resultados esperados. ¡Encontraremos la solución adecuada para tu proyecto!
Lenguaje de programación:
Python
•
R
•
SQL
•
Colab
•
Java
Herramientas:
Jupyter Notebook
•
TensorFlow
•
Colab
Marcos:
Scikit-learn
•
keras
•
PyTorch
•
Panda
•
TensorFlow
FAQ
Traducción automática
P: ¿Qué información necesita para iniciar el proyecto?
A: Por favor, proporciona tu conjunto de datos, objetivos del proyecto, variable objetivo (si aplica) y cualquier requisito o métrica de evaluación específico.
P: ¿Qué marcos de aprendizaje automático y aprendizaje profundo utilizas?
R: Principalmente uso Python, PyTorch, TensorFlow y Scikit-learn, eligiendo las herramientas más adecuadas para tu proyecto.
P: ¿Recibiré el código fuente?
A: Sí. Los entregables acordados incluyen el código fuente en Python y la documentación técnica relevante.
P: ¿Puedes trabajar con problemas de pronóstico de series temporales?
A: Sí. Tengo experiencia en investigación en pronóstico de series temporales, incluyendo modelos LSTM y Transformer usando datos atmosféricos de NASA MEDA.
