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Eu vou auditar e depurar sua pipeline de aprendizado de máquina para erros ocultos
Fernando Cajar
Sobre este Serviço
Tradução automática
Seu modelo de ML está com desempenho abaixo do esperado, overfitting ou apresentando resultados que não fazem muito sentido?
Eu faço auditoria em pipelines de aprendizado de máquina para encontrar problemas ocultos que silenciosamente prejudicam o desempenho do modelo: vazamento de dados, divisões incorretas de treino/validação, overfitting, escolhas ruins de métricas de avaliação e amostragem tendenciosa.
Recentemente, identifiquei e corrigi um problema crítico de vazamento de dados em um projeto de classificação de imagens médicas (divisão a nível de imagem versus a nível de paciente), o que mudou significativamente os resultados validados. Esse tipo de erro é fácil de passar batido e difícil de detectar sem uma revisão cuidadosa.
O que eu verifico:
- Metodologia de divisão de dados (risco de vazamento)
- Equilíbrio de classes e estratégia de amostragem
- Métricas de avaliação adequadas para seu problema
- Sinais de overfitting e underfitting
- Arquitetura do modelo compatível com seu tipo de dado
Você receberá um relatório escrito claro explicando o que encontrei, por que isso importa e como corrigir.
Vamos garantir que os resultados do seu modelo sejam realmente confiáveis.
Conheça mais sobre Fernando Cajar
Fernando Cajar
ML and Data Analyst Medical Imaging Specialist
- A partir dePanamá
- Membro desdejul. de 2026
Idiomas
Espanhol, Inglês
Biomedical Engineer with hands-on experience in machine learning applied to medical imaging. I led a government-funded research project (SENACYT, Panama), building a hierarchical deep learning system for breast cancer detection using CNN architectures, achieving strong diagnostic accuracy across multiple datasets.
I specialize in: image classification models, ML pipeline auditing (data leakage, overfitting, validation errors), statistical analysis, and technical documentation (LaTeX/IEEE).
I also work as a data analyst, producing survey analysis and reports.
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Perguntas frequentes
Tradução automática
O que você precisa de mim para o pacote Básico?
Seu script de divisão de dados, mais o arquivo com os metadados do seu conjunto (IDs, grupos, rótulos). Assim, posso verificar se amostras relacionadas, como várias imagens do mesmo paciente, sujeito ou entidade, estão corretamente agrupadas entre os conjuntos de treino e validação.
E se você não encontrar nenhum problema?
Você ainda receberá um relatório escrito confirmando o que foi revisado e por que parece sólido. Essa confirmação também tem valor, significa que você pode confiar nos seus resultados.
Você trabalha especificamente com dados de imagens médicas?
Sim, essa é uma das minhas áreas de foco, mas também trabalho com visão computacional geral e pipelines de ML tabular em outros domínios.
Você pode revisar pipelines construídos em TensorFlow, não apenas PyTorch?
Sim, minha experiência principal é em PyTorch, mas também me sinto confortável revisando pipelines em TensorFlow/Keras.
