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Agregaré explainable AI SHAP o Grad-CAM a tu modelo de machine learning
Mansoor Ali
Acerca de este Servicio
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A continuación, la descripción completa del gig 3:
¿Tu modelo de machine learning es una "caja negra"? Lo haré interpretable.
Agrego capas de explicabilidad a tus modelos ML/DL existentes para que tú, tus stakeholders, clientes o reguladores puedan entender por qué tu modelo hace las predicciones que realiza. Esto es fundamental en salud, finanzas, seguridad y cualquier aplicación de alto riesgo donde "confía en mí, funciona" no es suficiente.
Lo que ofrezco:
Gráficos de cascada y resumen SHAP (para modelos de datos tabulares/estructurados)
Superposiciones de mapas de calor Grad-CAM (para modelos de imagen/CNN)
Análisis de importancia de características con interpretación escrita
Informe visual claro que explica el comportamiento del modelo
Resultados comprobados:
He aplicado este enfoque exacto en varios proyectos desplegados, incluyendo un clasificador de malware (95.89% de precisión) con gráficos de cascada SHAP y mapeo MITRE ATT&CK, y un detector de radiografías de tórax con explicaciones visuales Grad-CAM. Ambos están en vivo y se muestran públicamente.
Por qué trabajar conmigo:
- Experiencia real en XAI aplicada, no solo teoría
- Visuales claros + explicaciones escritas que stakeholders no técnicos pueden entender
- Respuesta rápida
Herramientas que uso: SHAP, Grad-CAM, TensorFlow, Scikit-learn, Python
Conoce a Mansoor Ali
Mansoor Ali
- DePakistán
- Miembro desdejul 2025
- Responde aprox. en:1 hora
Idiomas
Inglés, Urdu, Hindi
Hi! I'm Mansoor Ali, a BS Artificial Intelligence student at UMT and a passionate Flutter Developer & Machine Learning Engineer. I specialize in building modern, responsive, and user-friendly mobile applications using Flutter, Firebase, REST APIs, and clean UI design. I also develop AI and Machine Learning solutions with Python, Scikit-learn, and TensorFlow. I have completed a Flutter development internship and built multiple real-world projects. My goal is to deliver high-quality, scalable, and reliable solutions that exceed client expectations.
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FAQ
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¿Cuál es la diferencia entre SHAP y Grad-CAM?
SHAP explica las predicciones de modelos de datos tabulares/estructurados (como clasificadores que usan características numéricas o categóricas) mostrando qué características influyeron en cada decisión. Grad-CAM es para modelos CNN basados en imágenes y destaca qué regiones de una imagen el modelo se enfocó. Recomendaré el adecuado según tu caso.
¿Qué necesito enviarte para empezar?
Tu archivo de modelo entrenado, junto con el código o framework en que fue construido (TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn, etc.) y una muestra de los datos con los que fue entrenado o probado.
¿Funcionará esto con cualquier modelo, o solo con ciertos tipos?
SHAP funciona bien con la mayoría de los modelos tabulares (Random Forest, XGBoost, regresión logística, etc.). Grad-CAM es específico para modelos de imagen basados en CNN. Si no estás seguro de cuál aplicar a tu modelo, envíame un mensaje y te lo confirmaré antes de que hagas el pedido.
¿Puedes explicar los resultados en lenguaje sencillo, no solo con gráficos técnicos?
Sí. Los paquetes Estándar y Premium incluyen una interpretación escrita junto con las visualizaciones, para que tanto stakeholders técnicos como no técnicos puedan entender qué impulsa las decisiones de tu modelo.
¿Puedes aplicar esto a un modelo que aún no he construido?
Este gig es para agregar explainability a un modelo entrenado existente. Si necesitas que construya un modelo desde cero primero, revisa mi otro gig para modelos de clasificación de imágenes personalizados, o envíame un mensaje y te guiaré en la mejor combinación de servicios.
