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Construiré y desplegaré modelos de aprendizaje automático y aprendizaje profundo como aplicaciones web
Ingeniero de ML y DL, despliegue con FastAPI y Docker
Construyo y despliego modelos de Machine Learning y Deep Learning que realmente funcionan en producción, no solo en notebooks. Trabajo en toda la cadena: preprocesamiento de datos, entrenamiento de mo...
Acerca de este Servicio
La mayoría de vendedores te envían un cuaderno. Yo te envío una app funcionando.
Construyo modelos de aprendizaje automático y aprendizaje profundo y los despliego como un servicio FastAPI con una página web sencilla, para que puedas hacer clic, probarlos y usarlos de inmediato.
QUÉ CONSTRUYO EN ML: clasificación, regresión, churn, predicción de riesgo (scikit-learn) Deep learning: clasificación de imágenes con MLP y CNN (PyTorch) Apps de subida de imágenes y cámara en vivo API REST con FastAPI, validación Pydantic y documentación Swagger Contenedor Docker y despliegue en línea (Render, Streamlit, Hugging Face)
PRUEBAS: PROYECTOS REALES Detectores de enfermedades de plantas: CNN, 15 clases, 88.76% precisión de prueba, entrada por cámara en vivo Predictor de puntuación de salud mental en estudiantes: Random Forest afinado, R² 0.89, FastAPI + UI web Modelo de riesgo de diabetes: PyTorch + FastAPI + Docker API de churn de clientes: 7,043 clientes, FastAPI + Docker
OBTENDRÁS: modelo entrenado, código fuente limpio, métricas de evaluación honestas, documentación de API y un README corto.
Por favor, escríbeme antes de hacer el pedido con tu objetivo y conjunto de datos.
Lenguaje de programación:
Python
Marcos:
Scikit-learn
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Google ML Kit
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PyTorch
•
Panda
API:
Microsoft Computer Vision AI
•
Otros
Herramientas:
Jupyter Notebook
•
opencv
•
TensorFlow
•
Colab
Mi porfolio
FAQ
Traducción automática
¿Puedes trabajar con imágenes?
Sí. Construí un detector de enfermedades de plantas (CNN, 15 clases) donde el usuario sube una foto o utiliza la cámara en vivo y obtiene el resultado con una puntuación de confianza.
¿Garantizan la precisión?
Sin promesas falsas. La exactitud depende de tus datos. Muestro resultados de pruebas reales (precisión, recall, R² o error) y explico sus límites.
¿Obtengo el código fuente?
Sí, en cada paquete.
¿Puedes construir apps de predicción relacionadas con la salud?
Sí, como demos educativos de predicción. No son herramientas de diagnóstico médico.
¿Qué pasa si mis datos están desordenados?
Los paquetes Básico y Estándar incluyen limpieza normal. Datos muy grandes o severamente dañados pueden cotizarse por mensaje.
