Construiré modelos de ML personalizados y análisis predictivo en python
Ingeniero de aprendizaje automático
Acerca de este Servicio
¿Tienes dificultades para convertir tus datos en predicciones confiables? La mayoría de las empresas tienen minas de oro en sus datos pero carecen de la experiencia en ML para aprovecharlo. Construyo modelos de machine learning de nivel producción que realmente funcionan, no solo notebooks que lucen bien en demostraciones.
LO QUE CONSTRUYO PARA TI
Sistemas de clasificación Detección de fraude, puntuación de riesgo
Modelos de regresión Predicción de precios, pronósticos de ingresos
Pipeline de ML de extremo a extremo Preprocesamiento, entrenamiento, evaluación
Optimización de modelos Ajuste, validación cruzada, mejoras en precisión
POR QUÉ ELEGIRME
Graduado en CS de FAST-NUCES
Actualmente empleado como Ingeniero de AI/ML (no solo como freelancer)
He construido sistemas de producción: seguimiento en AWS, pipelines RAG, clasificadores BERT
Stack completo: Scikit-learn, PyTorch, TensorFlow, Pandas, NumPy
Código Python limpio, comentado y sin spaghetti scripts
Explico cada decisión del modelo en un lenguaje sencillo
LO QUE RECIBIRÁS
Modelo de ML entrenado y probado (listo para usar o desplegar)
Código fuente completo en Python (limpio y comentado)
Informe de rendimiento (precisión, exactitud, recall, F1)
Explicación de la lógica del modelo
Recomendaciones para los próximos pasos
Envíame un mensaje primero describiendo tus datos y tu objetivo. Confirmaré si es adecuado antes de que hagas el pedido.
Lenguaje de programación:
Python
•
R
•
SQL
•
NoSQL
Marcos:
Scikit-learn
•
keras
•
PyTorch
•
Panda
API:
Amazon Rekognition
•
Google Cloud Vision API
Herramientas:
Jupyter Notebook
•
opencv
•
TensorFlow
•
Colab
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FAQ
Traducción automática
¿Con qué tipos de tareas puede ayudar NLP?
NLP puede asistir en tareas como clasificación de texto, análisis de sentimientos, reconocimiento de entidades, traducción de idiomas, resumen de texto, desarrollo de chatbots y extracción de palabras clave o temas del texto.
¿Cómo puede NLP beneficiar a mi negocio?
NLP puede optimizar procesos como atención al cliente mediante chatbots, monitorear el sentimiento del cliente a través del análisis de comentarios, automatizar la generación de informes o analizar grandes volúmenes de datos de texto para extraer insights accionables.
¿NLP puede trabajar con múltiples idiomas?
Sí, los modelos de NLP pueden entrenarse o ajustarse para trabajar con varios idiomas. Modelos multilingües preentrenados como BERT, XLM-R o APIs de Google Translate pueden ayudar a analizar o traducir texto en diferentes idiomas.
¿Qué herramientas y bibliotecas usas para proyectos de NLP?
Utilizo bibliotecas potentes como NLTK, SpaCy, Hugging Face Transformers y TensorFlow o PyTorch para construir y desplegar modelos de NLP. Además, puedo trabajar con APIs como GPT de OpenAI para tareas conversacionales avanzadas.
¿Qué tipo de datos se necesitan para un proyecto de NLP?
Generalmente se usan datos de texto como reseñas de clientes, correos electrónicos, publicaciones en redes sociales o transcripciones. Dependiendo de la tarea, también puede ser necesario contar con datos etiquetados (por ejemplo, etiquetas de sentimientos) para entrenar modelos.

