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Seré bueno en ciencia de datos
Acerca de este Servicio
¡Hola! Soy Shivam Shukla, un científico de datos y apasionado por inteligencia artificial, aprendizaje automático, y resolución de problemas basada en datos.
Me especializo en construir soluciones impulsadas por IA usando Modelos de Lenguaje Grande (LLMs), IA Generativa, Visión por Computadora y Procesamiento de Lenguaje Natural (PLN). Mi objetivo es transformar datos en insights útiles y sistemas inteligentes.
Lo que ofrezco:
- Desarrollo y optimización de modelos Machine Learning de principio a fin
- Aplicaciones de IA Generativa (Chatbots, ajuste fino de LLM, Ingeniería de prompts)
- Proyectos de Visión por Computadora (clasificación de imágenes, detección de objetos)
- tareas de PLN (análisis de texto, resumen, análisis de sentimientos)
- Implementación de API y Web Apps usando Flask o Streamlit
- Preprocesamiento de datos, Análisis exploratorio de datos (EDA) y Visualización
️ Pila tecnológica:
Python | C++ | TensorFlow | PyTorch | Scikit-learn | OpenCV | SQL | MongoDB | Streamlit | Flask
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Lenguaje de programación:
Python
•
SQL
Marcos:
Scikit-learn
•
keras
•
PyTorch
•
Panda
Herramientas:
Jupyter Notebook
•
opencv
•
TensorFlow
•
MLflow
•
Colab
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FAQ
Traducción automática
P1: ¿Qué necesitas de mí para empezar?
Para comenzar tu proyecto, necesitaré una descripción clara de tu objetivo (por ejemplo, predicción, clasificación, chatbot, etc.), acceso a cualquier conjunto de datos (si está disponible) y cualquier requisito específico como tipo de modelo deseado o formato de despliegue (API Flask, app Streamlit, etc.).
Q2: ¿Puedes ayudarme a elegir el enfoque de IA o ML adecuado para mi problema?
¡Por supuesto! Analizaré tu problema y recomendaré el mejor enfoque, ya sea un modelo de ML tradicional, una red de aprendizaje profundo o una solución de IA Generativa usando LLMs.
Q3: ¿Explicarás el modelo y los resultados después de la entrega?
¡Sí! Siempre proporciono una explicación técnica breve del funcionamiento del modelo, métricas de rendimiento y la interpretación de resultados para que comprendas completamente tu solución de IA.
Q4: ¿Proporcionas documentación y comentarios en el código?
Sí, todo el código está bien documentado e incluye comentarios para mayor claridad. También puedo proporcionar un archivo README o informe que explique la configuración y funcionalidad del modelo.
Q5: ¿Ofreces soporte para el despliegue del modelo?
Sí, puedo ayudar a desplegar tu modelo entrenado como una API Flask o una app web Streamlit e incluso asistir con hosting en la nube (AWS, Azure o Google Cloud) si es necesario.
