¿Buscas desarrollar una aplicación inteligente, escalable, rápida y eficiente que incorpore tecnologías clásicas y modernas de Machine Learning / Deep Learning? ¡Este es el lugar indicado!
Mi experiencia incluye:
- Redes neuronales profundas y su optimización
- Aplicaciones de AI/ML/DL en análisis de datos
- Detección de objetos en tiempo real (YOLO/SSD/VGG/Mask-RCNN/Faster-RCNN)
- Análisis de datos basado en clustering k-Means y k-NN
- Desarrollo, optimización y entrenamiento de modelos de Deep Learning personalizados
- Transfer learning
- Procesamiento de lenguaje natural (NLP)
- Máquinas de vectores de soporte (SVM)
- Análisis de componentes principales (PCA)
- Regresión lineal/logística, random forest, árboles de decisión y Naive Bayes
Bibliotecas/marcos de trabajo:
- numpy, Pandas, scikit-learn, TensorFlow, Keras, PyTorch, statsmodels, nltk, OpenCV, Detectron2, Dlib.
Herramientas:
- Jupyter, Colab, Docker, SageMaker, AWS, Git, GitHub.
Lenguajes: