Seré su científico de datos experto en aprendizaje profundo y aprendizaje automático.

Como científico de datos, me especializo en una amplia gama de tareas. Realizo análisis exploratorio de datos (EDA) con histogramas, gráficos de dispersión y resúmenes estadísticos. Mi experiencia en análisis estadístico incluye pruebas de hipótesis y exploración de relaciones entre variables. Mejoro el rendimiento del modelo mediante técnicas avanzadas de Feature Engineering y aseguro la preparación de datos con técnicas completas de Data Preprocessing. Tengo habilidades en Forecasting de series temporales usando modelos como ARIMA y Prophet.

En Deep Learning, trabajo con CNNs (desde AlexNet hasta DenseNet) para clasificación de imágenes, detección de objetos usando F-RCNN y YOLO, y segmentación de instancias con Mask RCNN. Tengo experiencia con GANs para generación de datos y detección 3D usando Stereo Vision. En machine learning, me concentro en clustering (KNN, K-MEANS, DBSCAN), modelado predictivo (regresión, árboles de decisión, SVM) y visualización efectiva de datos con Matplotlib y Seaborn. Mis capacidades en NLP incluyen análisis de sentimientos, RNNs, LSTMs y transformers como BERT, GPT-2 y LayoutLM.

Utilizo librerías como numpy, Pandas, scikit-learn, TensorFlow, PyTorch, OpenCV, Detectron2 y Dlib. Mis herramientas incluyen Jupyter, Colab, Docker, SageMaker, AWS y GitH