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Pipelines de machine learning
Del dato crudo al modelo entrenado, con un proceso que se puede repetir: preparación de datos, validación sin fugas, comparación de modelos y evaluación honesta.
Del dato crudo al modelo entrenado, con un proceso que se puede repetir: preparación de datos, validación sin fugas, comparación de modelos y evaluación honesta.
Sin fugas, desde el principio
El preprocesado vive dentro del pipeline, así que se ajusta solo con los datos de entrenamiento en cada partición de validación cruzada. Lo que mido en validación es lo que puedes esperar en producción, no una cifra inflada.
Evaluación que dice la verdad
Métricas adecuadas al problema, no solo accuracy: ROC-AUC y PR-AUC en datos desbalanceados, calibración de probabilidades y análisis de error por segmento para saber dónde falla el modelo y por qué.
Operating locations
Estudio en Madrid
Base en Madrid, trabajando en remoto con marcas, estudios y agencias dentro y fuera de España.
Info gráfico
Decision flow
Reproducible, no un notebook suelto.
Info gráfico
Friction map
Validación sin fugas.
Info gráfico
Journey shape
Evaluación honesta.
Trabaja con JMWEB
Construyamos algo que llegue a producción.
Todo arranca con una conversación. Trae un dataset, un objetivo o un modelo que se atasca; del resto me ocupo yo.
Empezar un proyecto
Próximos proyectos:
MLOPSFASTAPIDOCKERMONITORING
Credit Risk Platform
Plataforma MLOps de scoring de crédito de punta a punta: entrenamiento reproducible con registro de modelos versionado, API de inferencia en FastAPI con validación de entrada, monitorización de drift por PSI y observabilidad con Prometheus y Grafana, todo dockerizado y con CI. Código en github.com/delcenjo/credit-risk-platform.
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PYTORCHTRANSFORMERSNLP
Transformer from scratch
Modelo de lenguaje tipo GPT implementado desde cero en PyTorch: atención multi-cabeza, máscara causal y bloques residuales escritos a mano, más un tokenizador byte-pair propio y un estudio de ablaciones. Código en github.com/delcenjo/transformer-from-scratch.
Ver proyecto
SCIKIT-LEARNCALIBRATIONTABULAR
Credit Risk Model
Modelo de riesgo de impago con evaluación rigurosa: pipeline sin fugas, comparación por validación cruzada, probabilidades calibradas, umbral de decisión por coste de negocio y análisis de error por segmento. Código en github.com/delcenjo/credit-risk.
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RAGLLMFASTAPIDOCKER
AI Insight Assistant
Asistente que combina RAG y un agente SQL sobre tus datos: recupera de un corpus documental y consulta una base de datos, servido con FastAPI y Streamlit y empaquetado en Docker. Código en github.com/delcenjo/ai-insight-assistant.
Ver proyecto