Auditerò e debuggherò la tua pipeline di machine learning per errori nascosti

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Fernando Cajar
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Il tuo modello ML ha prestazioni scadenti, overfitting o risultati che non tornano?


Audito pipeline di machine learning per trovare problemi nascosti che rovinano silenziosamente le prestazioni del modello: perdita di dati, divisioni train/validation errate, overfitting, scelte sbagliate di metriche di valutazione e campionamenti biasati.


Recentemente ho identificato e risolto un problema critico di perdita di dati in un progetto di classificazione di immagini mediche (splitting a livello di immagine vs. a livello di paziente), che ha cambiato significativamente i risultati validati. Questo tipo di errore è facile da perdere e difficile da individuare senza una revisione accurata.


Cose che controllo:

  • Metodologia di divisione dei dati (rischi di perdita)
  • Equilibrio delle classi e strategia di campionamento
  • Metriche di valutazione adatte al tuo problema
  • Segnali di overfitting e underfitting
  • Architettura del modello adatta al tipo di dati


Riceverai un rapporto scritto chiaro che spiega cosa ho trovato, perché è importante e come risolverlo.


Facciamo in modo che i risultati del tuo modello siano davvero affidabili.

  • Esperienza modello

    • Sviluppo di modelli personalizzati
    • Analisi predittive

  • Settore

    • Biotecnologie
    • Analisi dei dati

  • Linguaggio di programmazione

    • Python
    • PyTorch
    • keras

  • Lingua

    • Inglese
    • Spagnolo

  • Esperienza tecnica

    • Machine learning (Supervisionato, Non supervisionato, Rinforzo)
    • Deep learning (reti neurali, GAN)
    • Computer Vision (rilevamento di oggetti, riconoscimento di immagini)
    • Sviluppo e ottimizzazione di algoritmi
    • Feature engineering ed elaborazione dati

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Fernando Cajar

ML and Data Analyst Medical Imaging Specialist

  • DaPanama
  • Membro dalug 2026

  • Lingue

    Spagnolo, Inglese
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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