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Modelado de datos tabulares
La mayoría de los problemas reales son datos tabulares.
La mayoría de los problemas reales son datos tabulares. Modelos para predecir impago, fuga o riesgo, con la evaluación que una decisión de verdad necesita.
Calibración, no solo ranking
Si vas a tomar decisiones con la probabilidad, tiene que ser fiable. Calibro el modelo y lo compruebo con el Brier score y la curva de calibración, para que un 0,7 signifique de verdad un 70%.
El umbral importa más que el modelo
Elijo el umbral de decisión que minimiza el coste real del negocio, no el 0,5 por defecto. A menudo eso cambia el resultado más que cambiar de modelo.
Operating locations
Estudiando en Madrid
Base en Madrid, aprendiendo en público: proyectos, herramientas open-source y colaboraciones, dentro y fuera de España.
Info gráfico
Decision flow
Probabilidades calibradas.
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Friction map
Umbral por coste.
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Journey shape
Análisis de error.
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.
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NEXT.JSWEBASSEMBLYCLOUDFLARECI/CD
Esta misma web
Este porfolio está construido a mano con Next.js y desplegado en Cloudflare Workers, con un laboratorio de modelos que corre entero en el navegador y despliegue continuo en cada commit. Código en github.com/jmweb-org/jmweb-pag-web.
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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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