Optimizaré y ajustaré finamente tu modelo de machine learning

¿Por qué elegirme?

¿Tienes un modelo de machine learning que no rinde lo suficiente? ¿Tu precisión se mantiene por debajo del 90%? ¿La inferencia es demasiado lenta para producción?

Me especializo en diagnosticar, optimizar y ajustar modelos de ML para obtener el máximo rendimiento. Con años de experiencia entrenando modelos complejos en conjuntos de datos desafiantes, incluyendo arquitecturas personalizadas de YOLO, imágenes médicas y detección de objetos, sé exactamente qué se necesita para llevar un modelo de "bastante bueno" a "listo para producción".

Trabajo con:

• Visión por computadora (CNN, YOLO, Transformers de visión)
• Modelos de clasificación y detección de objetos
• Detección de anomalías y sistemas de recomendación
• Datos tabulares (XGBoost, Random Forest, Redes neuronales)
• Deep Learning (PyTorch, TensorFlow, Keras)
• Scikit-learn y modelos tradicionales de ML

 Mi proceso

1. Evaluación diagnóstica

Evalúo a fondo tu modelo para identificar cuellos de botella:

• Problemas de sobreajuste o subajuste
• Hiperparámetros subóptimos
• Gaps en la calidad y preprocesamiento de datos
• Limitaciones en la velocidad de inferencia

2. Optimización y ajuste fino

Usando técnicas avanzadas para mejorar el rendimiento:

• Optimización de hiperparámetros (Optuna, Grid Search, Bayesian)
• Programación de la tasa de aprendizaje (Cosine Annealing, ReduceLROnPlateau)
• Regularización