Construiré modelos de IA y ML explicables

Construyo modelos de aprendizaje automático que no solo predicen, sino que también explican por qué. Usando XGBoost, LightGBM y SHAP/LIME, creo modelos que son precisos y interpretables, que es exactamente lo que la mayoría de los casos académicos y comerciales necesitan.

Mi proyecto insignia, un sistema de puntuación de crédito explicable (AUC 0.82+), fue presentado como un artículo en IEEE en una conferencia internacional, así que esto no es teoría, es trabajo comprobado.

Lo que ofrezco:

• Preprocesamiento de datos y ingeniería de características
• Construcción de modelos (XGBoost/LightGBM/ensambles stacking)
• Optimización de hiperparámetros con Optuna
• Gráficos de explicabilidad SHAP/LIME
• Código Python limpio y documentado
• Despliegue opcional de API Flask

Ya sea para un proyecto universitario, un artículo de investigación o un caso de uso empresarial, entregaré un modelo que puedas explicar a alguien más, no una caja negra.