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Construiré un modelo de aprendizaje automático para predicción y clasificación
Ingeniero de Machine Learning, Modelado Predictivo y Análisis de Datos
Soy ingeniero de Machine Learning especializado en ML clásico — regresión, clasificación y modelado predictivo usando Python. Construyo modelos limpios, listos para producción (Random Forest, XGBoost ...
Acerca de este Servicio
¿Buscas una solución confiable de machine learning para tu problema de predicción o clasificación?
Me especializo en machine learning clásico, construyendo modelos limpios, precisos y bien documentados usando Python. Mi trabajo cubre toda la cadena de proceso: limpieza de datos, análisis exploratorio, ingeniería de características, entrenamiento y evaluación del modelo.
Lo que puedo crear para ti:
Modelos de clasificación (churn, riesgo, fraude, etc.)
Modelos de regresión (predicción de precios, pronósticos, etc.)
Preprocesamiento de datos y ingeniería de características
Evaluación del modelo con métricas de rendimiento claras
Código documentado y listo para producción
Herramientas y tecnologías que uso:
Python, scikit-learn, XGBoost, Random Forest, Pandas, NumPy
Por qué trabajar conmigo:
️ Comunicación clara durante todo el proyecto
️ Código documentado, no solo un cuaderno de caja negra
️ Alcance honesto: te diré si tus datos o tu objetivo necesitan ajustes antes de comenzar
️ Rápido en los plazos sin sacrificar precisión
No hago deep learning ni desarrollo web, me concentro únicamente en ML clásico hecho bien, para que puedas confiar y explicar tu modelo.
Lenguaje de programación:
Python
•
MLflow
Marcos:
Scikit-learn
•
PyTorch
•
Panda
API:
Azure Face API
Herramientas:
Jupyter Notebook
•
TensorFlow
•
Excel
•
Colab
FAQ
Traducción automática
¿Qué tipo de datos necesitas de mí?
Un conjunto de datos estructurado (CSV o Excel) con la columna que deseas predecir claramente identificada. Si no estás seguro de que tus datos estén listos, envíame un mensaje primero — los revisaré.
¿Haces deep learning o redes neuronales?
No — me especializo en machine learning clásico (Random Forest, XGBoost, regresión, etc.), que es más rápido, más interpretable y a menudo más preciso para datos estructurados/tabulares que el deep learning.
¿Obtendré el código fuente?
Sí, el código fuente está incluido en los paquetes Estándar y Premium, y disponible como complemento de pago en Básico.
¿Puedes desplegar el modelo para que pueda usarlo en línea?
Actualmente no — me concentro en el desarrollo y entrega del modelo como código/cuadernos documentados. (Actualiza esto una vez que aprendas sobre despliegue.)
¿Qué pasa si mi proyecto necesita revisiones después de la entrega?
¿Qué pasa si mi proyecto necesita revisiones después de la entrega?
