Explorar las categorías
Explora
Fiverr Pro
Español
$
USD
Construiré un modelo de machine learning predictivo personalizado
Acerca de este Servicio
¡Hola! Construyo modelos predictivos personalizados que convierten los datos empresariales en predicciones confiables y conocimientos útiles.
Puedo ayudar con clasificación, regresión, sistemas de recomendación, detección de anomalías y pronósticos de series temporales.
LO QUE OBTIENES
Limpieza y preprocesamiento de datos
Ingeniería y selección de características
Desarrollo y validación de modelos personalizados
Métricas de rendimiento e informe de insights
Código de predicción en Python limpio
API opcional o paquete listo para MLOps
POR QUÉ ME ELIGEN LOS CLIENTES
Más de 5 años de experiencia en machine learning
Soluciones confiables y prácticas
Pruebas y validaciones profesionales
Código limpio y fácil de mantener
Enfoque orientado a producción
MI ENFOQUE
Construyo soluciones prácticas basadas en tus datos, objetivos y criterios de éxito. Comparo modelos adecuados, uso métricas apropiadas y valido los resultados para reducir el overfitting y la fuga de datos.
Cuando es necesario, puedo incluir seguimiento de experimentos, versionado de modelos, pipelines reproducibles, empaquetado en API o Docker y monitoreo de rendimiento.
Envíame tus requisitos y una muestra de datos antes de hacer el pedido.
Lenguaje de programación:
Python
Marcos:
Scikit-learn
•
PyTorch
•
Panda
Herramientas:
Jupyter Notebook
•
TensorFlow
•
MLflow
•
Otros
Mi porfolio
Otros servicios de Ciencia de datos y aprendizaje automático que ofrezco
FAQ
Traducción automática
¿Con qué tipos de datos puedes trabajar?
Principalmente trabajo con datos estructurados en tablas proporcionados en CSV, Excel, Parquet o una exportación de base de datos acordada. El conjunto de datos debe contener ejemplos históricos y un objetivo de predicción claramente definido.
¿Qué herramientas de machine learning utilizas?
Dependiendo del proyecto, puedo usar herramientas de Python como Pandas, scikit-learn, XGBoost, LightGBM, CatBoost, FastAPI y Docker. La pila tecnológica final se seleccionará según tus datos y necesidades de despliegue.
¿Puedes garantizar una precisión específica?
Ningún científico de datos responsable puede garantizar un nivel de rendimiento antes de evaluar los datos. Definiré métricas adecuadas, construiré una línea base y reportaré el rendimiento medido del modelo de forma transparente.
