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Revisaré, depuraré y mejoraré tu código de machine learning en Python
Acerca de este Servicio
¿Tus modelos de machine learning no rinden lo esperado, generan errores o son difíciles de entender? Te ayudaré a solucionar eso.
Soy un Data Scientist senior en un banco con más de 3 años de experiencia en ML en producción, un título de CS de Primera y actualmente estoy completando un MSc en Bioinformática. He construido, depurado y optimizado modelos reales de ML a gran escala, no solo proyectos de juguete.
Lo que puedo revisar y arreglar:
- pipelines y modelos de Scikit-learn y PyTorch
- Preprocesamiento de datos con Pandas y ingeniería de características
- Entrenamiento, evaluación y lógica de hiperparámetros de modelos
- Estructura del código, eficiencia y mejores prácticas
- Código de Python general para NumPy, XGBoost, PyTorch y ML
Lo que obtendrás:
- Scripts de Python corregidos y limpios
- Un informe escrito explicando cada problema encontrado y la solución aplicada
- Sugerencias de optimización para mejorar velocidad y precisión
- Un script de evaluación personalizado que muestra métricas clave
- Documentación del modelo que cubre entradas, salidas, suposiciones y limitaciones
Para comenzar, envíame:
- Tu(s) script(s) de Python en archivos .py o .ipynb
- Una breve descripción de lo que se supone que debe hacer el código
- Cualquier mensaje de error o problema específico que hayas notado
Respondo a todos los mensajes en 24 horas. Vamos a hacer que tu código funcione correctamente.
Lenguaje de programación:
Python
Marcos:
Scikit-learn
•
PyTorch
•
Panda
Herramientas:
Jupyter Notebook
•
TensorFlow
•
Excel
Mi porfolio
FAQ
Traducción automática
¿Con qué tipos de problemas de machine learning puedes ayudar?
Puedo ayudarte con modelos de clasificación, regresión, clustering y redes neuronales. Trabajo con Scikit-learn, PyTorch, XGBoost y código general de Python usando Pandas y NumPy. Si no estás seguro si tu proyecto encaja, envíame un mensaje antes de ordenar.
¿Qué formatos de archivo se aceptan?
Acepto scripts de Python en .py y notebooks de Jupyter en .ipynb. Si tu proyecto tiene varios archivos, comprímelos en un archivo zip y envíalo. También incluye cualquier archivo CSV o datos en los que dependa el código, o una pequeña muestra de ellos.
¿Qué pasa si no sé qué está mal con mi código, solo sé que no funciona?
Eso está completamente bien y, de hecho, es la situación más común. Solo describe qué se supone que debe hacer el código y qué está pasando en su lugar. Diagnosticaré el problema como parte de la revisión.
¿Compartirás o usarás mi código para otra cosa?
No. Tu código es completamente confidencial. Solo lo uso para completar tu pedido y no se comparte, almacena ni reutiliza de ninguna manera.
¿Cómo sé qué paquete elegir?
Elige Basic si necesitas revisión y corrección de 1-2 scripts. Elige Standard si tienes hasta 3 scripts y quieres optimización además de correcciones. Elige Premium si tienes un proyecto completo de hasta 5 scripts y quieres incluir un script de evaluación y documentación del modelo.
¿Qué es el script de evaluación incluido en Premium?
Es un script de Python independiente adaptado a tu modelo que puedes ejecutar después de cualquier reentrenamiento. Carga automáticamente tu modelo, realiza predicciones en datos de prueba y muestra métricas clave de rendimiento. Los resultados también se guardan en un archivo de registro con una marca de tiempo para que puedas seguir el rendimiento con el tiempo.
¿Garantizas que mi modelo será más preciso después de la revisión?
Puedo arreglar errores, eliminar fugas de datos, mejorar el preprocesamiento y sugerir mejores hiperparámetros o algoritmos, lo cual generalmente mejora el rendimiento. Sin embargo, las mejoras en precisión dependen mucho de la calidad de tus datos y la complejidad del problema, y no puedo garantizarlo.
¿Qué pasa si necesito cambios después del parto?
Cada paquete incluye revisiones: 1 para Basic, 2 para Standard y 3 para Premium. Las revisiones cubren ajustes al trabajo ya entregado. Si necesitas algo fuera del alcance original, podemos discutirlo como un pedido separado.
¿Cómo debo enviar mis datos si son sensibles o grandes?
Para datos sensibles, envía una muestra anonimizada o ficticia que tenga la misma estructura y nombres de columnas que tus datos reales. Esto es suficiente para que revise y corrija tu código. No necesito tus datos reales para evaluar el código en sí.
