Haré proyectos de aprendizaje automático.

Desarrollo soluciones de aprendizaje automático utilizando Python, Scikit-learn, XGBoost y técnicas de aprendizaje supervisado y por refuerzo, que abarcan clasificación, regresión, ingeniería de características, optimización de modelos y evaluación.

Estoy entrando en el quinto y último año de mi grado de Ingeniería en Inteligencia Artificial, de cinco años.

Mi proyecto de analítica de tenis utiliza XGBoost para estimar probabilidades de ganar puntos a partir de datos de cada golpe, evaluados en más de 700,000 golpes de 970 partidos. También desarrollé una simulación de Q-Learning para la ansiedad por separación en perros, donde un agente aprende una política conductual a través de recompensas, exploración e interacciones repetidas. Estos proyectos demuestran experiencia práctica en modelado predictivo y toma de decisiones secuencial.