Explorar las categorías
Explora
Fiverr Pro
Español
$
USD
Haré benchmarking y comparación de modelos de aprendizaje automático usando Python
Ingeniero AIML, Ciencia de datos e ingeniero de datos
Soy Jashu, un desarrollador de IA/ML con experiencia práctica en aprendizaje automático, ciencia de datos e ingeniería de datos. Trabajo en desarrollar algoritmos de aprendizaje automático, construir ...
Acerca de este Servicio
¿Quieres saber qué modelos de aprendizaje automático rinden mejor en tu conjunto de datos?
Ofrezco benchmarking basado en Python para comparar algoritmos, evaluar rendimiento predictivo e identificar oportunidades de optimización.
Mis servicios incluyen:
- Benchmarking de modelos de clasificación y regresión.
- Comparación de algoritmos como Random Forest, KNN, Regresión logística, XGBoost y LightGBM.
- Evaluación de precisión, precisión, recall, F1-score, ROC-AUC y otras métricas relevantes.
- Medición de tiempo de entrenamiento y latencia de inferencia.
- Preprocesamiento de datos y ingeniería de características.
- Ajuste de hiperparámetros y optimización de modelos.
- Generación de tablas de comparación, gráficos de rendimiento y visualizaciones.
Lo que recibirás:
- Código fuente en Python o un cuaderno Jupyter.
- Resultados de comparación de modelos y métricas de rendimiento.
- Visualizaciones claras y un informe técnico conciso.
- Hallazgos y recomendaciones basadas en tu conjunto de datos.
Me enfoco en comparaciones justas, experimentos reproducibles y evaluaciones fiables adaptadas a tu conjunto de datos y requerimientos.
Ya sea que necesites comparar modelos para un proyecto, evaluar un pipeline de ML existente o entender los trade-offs de rendimiento, puedo ayudarte.
Lenguaje de programación:
Python
Marcos:
Scikit-learn
•
PyTorch
Herramientas:
Jupyter Notebook
Mi porfolio
FAQ
Traducción automática
1. ¿Qué modelos de aprendizaje automático puedes benchmarkear?
Puedo comparar modelos como Random Forest, KNN, Regresión logística, XGBoost, LightGBM y otros algoritmos adecuados para clasificación, regresión o clustering.
2. ¿Qué necesito proporcionar para comenzar?
Por favor comparte tu conjunto de datos, la variable objetivo y cualquier modelo o métrica de evaluación que quieras comparar. Si no tienes preferencias, puedo recomendar un enfoque de benchmarking adecuado.
3. ¿Qué recibiré una vez finalizado el benchmarking?
Recibirás los resultados de la comparación de modelos, métricas de rendimiento relevantes, visualizaciones, código fuente en Python o un cuaderno Jupyter y un informe conciso que resuma los hallazgos.
