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Desarrollaré soluciones de machine learning, deep learning y visión por computadora
Ingeniero de Software, Automatización en Python, Desarrollo Web y Depuración
Soy ingeniero de IA y científico de datos basado en Python, especializado en Machine Learning, Deep Learning y Computer Vision. Construyo pipelines de extremo a extremo usando PyTorch, TensorFlow y Sc...
Acerca de este Servicio
¿Buscas una solución personalizada en Machine Learning, Deep Learning o Visión por Computadora?
Soy un Data Scientist y AI Engineer especializado en pipelines de ML de extremo a extremo, sistemas de visión por computadora y modelado predictivo. Construyo modelos robustos con código limpio y documentado.
Mis servicios:
- Visión por computadora: detección de objetos (YOLOv8), clasificación de imágenes (CNN, ResNet), segmentación y OpenCV.
- Deep Learning: redes neuronales con PyTorch, TensorFlow y Keras.
- Modelado predictivo: clasificación, regresión y pronósticos de series temporales usando XGBoost, LightGBM y Scikit-learn.
- Preparación de datos: limpieza, EDA, ingeniería de características y visualizaciones.
- Evaluación de modelos: ajuste de hiperparámetros, matriz de confusión y ROC-AUC.
Pila tecnológica:
Python | PyTorch | TensorFlow | OpenCV | Scikit-learn | YOLO | Pandas | NumPy
¿Por qué elegirme?
- Jupyter Notebook limpio y modular (.ipynb).
- Modelos confiables con validación adecuada y sin fuga de datos.
- Entrega rápida y asesoría post-orden.
FAQ
Traducción automática
¿Qué entregarás al finalizar el proyecto?
Recibirás un Jupyter Notebook limpio y bien comentado (.ipynb), los pesos/archivos del modelo entrenado (.pkl, .h5 o .pt) y gráficos de evaluación de rendimiento.
¿Puedes entrenar modelos personalizados de Visión por Computadora como YOLO o CNN en mis imágenes?
¡Sí! Puedo anotar, preprocesar, aumentar y entrenar arquitecturas personalizadas de YOLOv8 o CNN en tu conjunto de datos propio para clasificación, detección de objetos o seguimiento.
¿Qué pasa si aún no tengo un conjunto de datos limpio?
Me encargo de conjuntos de datos en bruto y ruidosos, incluyendo imputación de valores faltantes, codificación categórica, escalado de características y análisis exploratorio de datos (EDA).
