03 • EXPERTISE & METODOLOGÍA
Modelos, Stack y Pipeline
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
STACK TECNOLÓGICO
TensorFlowDeep Learning
PyTorchDeep Learning
Scikit-learnML Clásico
KerasNeural Networks
Hugging FaceNLP/Transformers
LangChainLLM Applications
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
04 • PORTAFOLIO ML
Proyectos de ML & IA
Proyectos próximamente
Esta sección se actualizará pronto con casos de estudio y modelos desarrollados.