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Desarrollaré modelos personalizados de machine learning y ai en python
¡Hola! Soy ingeniero de software especializado en AI/ML, lógica de backend y arquitectura de datos. Desde correcciones rápidas hasta la construcción de sistemas a gran escala, manejo proyectos de inge...
Acerca de este Servicio
Soy Yeshvardhan Jain, un desarrollador de Python especializado en Machine Learning y AI. Creo modelos personalizados de ML para clasificación, regresión, NLP, visión por computadora y análisis predictivo usando Scikit-learn, TensorFlow, Keras y PyTorch.
Ya sea que necesites un prototipo rápido o un sistema de AI listo para producción con despliegue en la nube e integración de API, entrego soluciones limpias, bien documentadas y eficientes, adaptadas a las necesidades de tu negocio.
Por qué trabajar conmigo:
- Sólida base en ciencia de datos, algoritmos de ML y ingeniería de software
- Experiencia en todo el pipeline de ML: investigación, preprocesamiento, construcción de modelos, pruebas y despliegue
- Comunicación clara y entregas puntuales
- Código fuente y documentación proporcionados para total transparencia
Hablemos de tu proyecto y construyamos algo genial juntos!
Lenguaje de programación:
Python
•
SQL
Marcos:
Scikit-learn
•
keras
•
PyTorch
API:
Google Cloud Vision API
Herramientas:
Jupyter Notebook
•
TensorFlow
•
MLflow
FAQ
Traducción automática
¿Qué información necesitas de mí para empezar?
Comparte tu conjunto de datos (o una muestra), el problema que estás resolviendo y tu resultado esperado. Si aún no tienes datos, puedo ayudarte a buscarlos o generarlos. Luego, confirmaré el alcance y el plazo antes de comenzar.
¿Qué incluye cada paquete?
La opción básica cubre un solo modelo de ML con preprocesamiento y evaluación básicos. La estándar añade ingeniería de características, ajuste de hiperparámetros y un script listo para despliegue. La premium incluye un pipeline completo, despliegue de API, documentación y 30 días de soporte.
¿Ofrecen revisiones?
Sí, cada paquete incluye revisiones para que el modelo final cumpla con tus requisitos. Rondas adicionales de revisión más allá del límite del paquete pueden añadirse como un extra de pago.
¿Qué herramientas y marcos utilizas?
Trabajo con Python, TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn, Pandas y NumPy. Para despliegue uso Flask/FastAPI, Docker y plataformas en la nube como AWS o GCP según sea necesario.
