Machine Learning

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Desarrollando modelos inteligentes que aprenden, predicen y optimizan decisiones empresariales complejas

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03 • ÁREAS DE EXPERTISE

Modelos y Algoritmos

Supervised Learning

  • Regresión Lineal/Logística
  • Random Forest
  • SVM
  • Gradient Boosting

Unsupervised Learning

  • K-Means
  • DBSCAN
  • PCA
  • Anomaly Detection

Deep Learning

  • CNNs
  • RNNs/LSTM
  • Transformers
  • Autoencoders

NLP & LLMs

  • Text Classification
  • Sentiment Analysis
  • NER
  • LangChain

04 • STACK TECNOLÓGICO

Frameworks y Librerías

TensorFlow

Deep Learning

PyTorch

Deep Learning

Scikit-learn

ML Clásico

Keras

Neural Networks

Hugging Face

NLP/Transformers

LangChain

LLM Applications

05 • METODOLOGÍA

Pipeline de Desarrollo

01

Problem Definition

Análisis del problema empresarial y definición de métricas de éxito

02

Data Preparation

Recolección, limpieza y feature engineering de datasets

03

Model Development

Experimentación con múltiples algoritmos y optimización de hiperparámetros

04

Evaluation & Deployment

Validación rigurosa y despliegue en producción con monitoreo continuo

06 • PORTAFOLIO ML

Proyectos de ML & IA

Explora proyectos desarrollados con metodología rigurosa, diseñados para resolver desafíos reales mediante técnicas avanzadas de análisis y modelado.

DESTACADO
Predicción de Deserción Estudiantil

Predicción de Deserción Estudiantil

Modelo de clasificación usando Random Forest y XGBoost para predecir riesgo de deserción universitaria, integrando variables académicas, socioeconómicas y comportamentales con 89% de precisión

ClassificationRandom ForestPython+1
Sistema de Recomendación NLP

Sistema de Recomendación NLP

Motor de recomendaciones basado en procesamiento de lenguaje natural y análisis de sentimientos para personalización de contenido educativo usando embeddings y transformers

NLPTransformersSentiment Analysis+1
DESTACADO
Clustering de Perfiles de Usuario

Clustering de Perfiles de Usuario

Segmentación automática de usuarios mediante K-Means y DBSCAN para identificar patrones de comportamiento y optimizar estrategias de marketing dirigido

ClusteringK-MeansUnsupervised Learning+1
Detección de Anomalías en Series Temporales

Detección de Anomalías en Series Temporales

Implementación de autoencoders y LSTM para identificación de patrones anómalos en datos de sensores IoT con aplicación en mantenimiento predictivo

Deep LearningLSTMAnomaly Detection+1
Clasificación de Imágenes CNN

Clasificación de Imágenes CNN

Red neuronal convolucional para clasificación multiclase de imágenes médicas usando transfer learning con ResNet50, alcanzando 92% de accuracy en validación

CNNTransfer LearningComputer Vision+1
DESTACADO
Chatbot Conversacional con LLMs

Chatbot Conversacional con LLMs

Asistente virtual desarrollado con LangChain y modelos de lenguaje para atención al cliente automatizada, integrando RAG para consultas específicas del dominio

LLMsLangChainNLP+1

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