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Construiré y optimizaré modelos de regresión de machine learning en Python
Ingeniero en IA y aprendizaje automático
¡Hola! Soy Prathamesh, ingeniero de IA y aprendizaje automático especializado en Python, IA Generativa y Deep Learning.
Construyo soluciones inteligentes, incluyendo chatbots de IA, aplicaciones RAG,...
Acerca de este Servicio
¿Buscas un modelo de regresión de machine learning confiable?
Con 2 años de experiencia en IA, machine learning y analítica predictiva, te ayudo a transformar datos en bruto en insights significativos usando Python.
LO QUE HARÉ:
Cargar y entender los datos
Limpiar y preprocesar los datos
Tratamiento de valores faltantes y de outliers
Ingeniería y selección de características
Entrenar y comparar 7 a 8 modelos de regresión
Evaluar modelos con R², MAE, RMSE y MAPE
Ajuste de hiperparámetros usando GridSearchCV o RandomizedSearchCV
Seleccionar y entregar el modelo con mejor desempeño
ALGORITMOS: Regresión lineal, Ridge, Lasso, Árbol de decisión, Random Forest, Gradient Boosting, XGBoost y CatBoost.
TECNOLOGÍAS: Python, Pandas, NumPy, Scikit-learn, Jupyter Notebook y Google Colab.
LO QUE OBTENDRÁS:
Código en Python limpio y organizado
Modelo entrenado y comparación de desempeño
Evaluación y optimización del modelo
Entrega profesional del proyecto
Proporciono soluciones end-to-end de regresión en ML para proyectos de negocio, academia y analítica predictiva.
¡Contáctame antes de hacer el pedido para discutir tu conjunto de datos y tus requisitos!
Mi porfolio
FAQ
Traducción automática
¿Necesito proporcionar mi propio conjunto de datos?
Sí, por favor proporciona tu conjunto de datos en CSV, Excel u otro formato compatible. Si no tienes un conjunto de datos, contáctame primero para discutir los requisitos de tu proyecto y las opciones disponibles.
¿Qué algoritmos de regresión usarás?
Puedo entrenar y comparar entre 7 y 8 algoritmos de regresión, incluyendo Regresión Lineal, Random Forest, Árbol de Decisión, XGBoost, CatBoost y Gradient Boosting. La selección depende de tu conjunto de datos y los requisitos del proyecto.
¿Proporcionas tuning de hiperparámetros?
¡Sí! Utilizo GridSearchCV o RandomizedSearchCV para optimizar el modelo de regresión con mejor rendimiento y mejorar su desempeño según métricas de evaluación adecuadas.
¿Qué recibiré después de completar el proyecto?
Recibirás el código fuente en Python, el cuaderno Jupyter, los resultados de la comparación de modelos, métricas de evaluación y el archivo del modelo entrenado. Pueden discutirse entregables adicionales antes de hacer el pedido.
