ML/AIMLE·AIMachine Learning Engineering
Portfolio

Proyectos

Cada proyecto sigue el mismo recorrido: problema, datos, exploración, preprocesado, modelo, entrenamiento, evaluación, optimización, despliegue y resultados. Solo se publican resultados cuando el proyecto se ha ejecutado de verdad.

Telecomunicaciones

Predicción de bajas de clientes

Qué clientes de una operadora van a irse y a quién llamar: regresión logística, XGBoost, umbral por coste-beneficio, calculadora de riesgo y API con FastAPI. ROC-AUC 0,842 en test.

Completado
Redes

Detección de anomalías en tráfico de red

Isolation Forest y autoencoder entrenados solo con tráfico normal (NSL-KDD): detectan el 60,7 % de los ataques con un 1 % de falsas alarmas y el 53,9 % de los ataques nunca vistos.

Completado
Energía

Previsión de demanda eléctrica

Series temporales con estacionalidad diaria y semanal.

Planificado
Visión artificial

Inspección visual de defectos

Clasificación de imágenes de piezas con CNN y transfer learning.

Planificado
RAG · Agentes

Asistente RAG documental

Preguntas y respuestas sobre documentación técnica propia con pgvector.

Planificado