Je vais auditer et déboguer votre pipeline d'apprentissage automatique pour détecter les erreurs cachées

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Fernando Cajar
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audit and debug your machine learning pipeline for hidden errors
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À propos de ce service

Traduction automatique

Votre modèle ML sous-performe-t-il, surajuste-t-il ou donne-t-il des résultats qui ne sont pas tout à fait cohérents ?


J'audite les pipelines d'apprentissage automatique pour repérer les problèmes cachés qui nuisent silencieusement à la performance du modèle : fuite de données, mauvaises divisions train/validation, surapprentissage, choix inappropriés de métriques d’évaluation, échantillonnage biaisé.


Récemment, j'ai identifié et corrigé un problème critique de fuite de données dans un projet de classification d'imagerie médicale (division au niveau image vs. patient), ce qui a considérablement modifié les résultats validés. Ce genre d'erreur est facile à manquer et difficile à détecter sans une revue attentive.


Ce que je vérifie :

  • Méthodologie de division des données (risques de fuite)
  • Équilibre des classes et stratégie d’échantillonnage
  • Adéquation des métriques d’évaluation à votre problème
  • Signes de surapprentissage et de sous-apprentissage
  • Architecture du modèle adaptée à votre type de données


Vous recevrez un rapport écrit clair expliquant ce que j'ai trouvé, pourquoi cela importe et comment le corriger.


Assurons-nous que les résultats de votre modèle sont réellement fiables.

  • Expertise du modèle

    • Développement de modèles personnalisés
    • Analyse prédictive

  • Secteur

    • Biotechnologies
    • Analyse de données

  • Langage de programmation

    • Python
    • PyTorch
    • keras

  • Langue

    • Anglais
    • Espagnol

  • Expertise technique

    • Machine learning (supervisé, non supervisé, renforcement)
    • Deep learning (réseaux neuronaux, GAN)
    • Vision par ordinateur (détection d'objets, reconnaissance d'images)
    • Développement et optimisation d'algorithmes
    • Ingénierie des caractéristiques et traitement de données

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Fernando Cajar

ML and Data Analyst Medical Imaging Specialist

  • DePanama
  • Membre depuisjuil. 2026

  • Langues

    Espagnol, Anglais
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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