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Desarrollaré modelos de ml y CNN para clasificación y regresión
Ingeniero de IA, agentes de IA, sistemas RAG y automatizaciones de ML
Hola, soy Moiz Ahmed Mansoori, desarrollador de AI con más de 3 años creando sistemas de AI, ML y Multi-Agente, con más de 8 proyectos reales en mi haber.
Construyo: agentes de AI y chatbots (LangChai...
Acerca de este Servicio
¿Buscas una solución personalizada de machine learning o deep learning que entregue resultados precisos en tus datos?
Desarrollaré modelos de ML y CNN para clasificación y regresión usando Python, TensorFlow, Keras, XGBoost y scikit-learn.
¿POR QUÉ ELEGIRME?
- Creé AIRO, un orquestador de investigación ML con 6 agentes para experimentación automatizada
- Desarrollé un sistema de detección de tumores cerebrales usando VGG16 y Grad-CAM
- Experiencia con pipelines de ML de extremo a extremo, explicabilidad y despliegue
LO QUE OBTIENES:
- Modelos personalizados de ML y deep learning
- Modelos CNN para clasificación de imágenes
- Preprocesamiento de datos y ingeniería de características
- Optimización de hiperparámetros y evaluación
- Explicabilidad SHAP e importancia de características
- Código fuente limpio y documentado
- Soporte para despliegue con FastAPI o Streamlit
IDEAL PARA:
- Clasificación de imágenes y visión por computadora
- Predicciones empresariales y pronósticos
- Proyectos de investigación y análisis de imágenes médicas
- Regresión en conjuntos de datos estructurados
TECNOLOGÍA:
Python, TensorFlow, Keras, PyTorch, scikit-learn, XGBoost, SHAP, MLflow, FastAPI
Envíame un mensaje antes de ordenar para discutir tu conjunto de datos y requisitos.
Lenguaje de programación:
Python
Marcos:
Scikit-learn
•
keras
•
PyTorch
•
Panda
•
Otros
API:
Otros
Herramientas:
Jupyter Notebook
•
Colab
Mi porfolio
FAQ
Traducción automática
¿Qué datos necesitas para empezar?
Comparte tu conjunto de datos en formato CSV, Excel o imagen junto con tu variable objetivo y tipo de problema. Yo me encargaré de todo el preprocesamiento y limpieza.
¿Puedes trabajar con conjuntos de datos de imágenes para modelos CNN?
Sí. Trabajo con conjuntos de datos de clasificación de imágenes, detección de objetos y análisis de imágenes médicas. Uso TensorFlow, Keras y OpenCV para todos los proyectos de CNN.
¿Qué métricas de evaluación proporcionas?
Proporciono precisión, exactitud, recall, puntuación F1, ROC-AUC, matriz de confusión y gráficos de explicabilidad SHAP, para que entiendas completamente el rendimiento de tu modelo.
¿Recibiré el código fuente?
Sí. Todos los paquetes incluyen código fuente completo, un README con instrucciones de configuración y un informe de evaluación del modelo. La versión premium incluye guía de despliegue.
¿Puedes mejorar mi modelo existente?
Sí. Comparte tu modelo actual y conjunto de datos. Analizaré cuellos de botella en el rendimiento, aplicaré ajuste de hiperparámetros, ingeniería de características y optimización para mejorar la precisión y la capacidad de generalización.
