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Ich werde deine Machine-Learning-Pipeline auf versteckte Fehler prüfen und debuggen
Fernando Cajar
Über diesen Service
Automatische Übersetzung
Funktioniert dein ML-Modell nicht richtig, überpasst es oder liefert Ergebnisse, die nicht ganz stimmen?
Ich prüfe Machine-Learning-Pipelines, um versteckte Probleme zu finden, die die Modellleistung still und heimlich ruinieren: Datenleckagen, falsche Train-/Validierungsaufteilungen, Überanpassung, schlechte Auswahl der Bewertungsmetriken und voreingenommene Stichproben.
Kürzlich habe ich in einem medizinischen Bildklassifikationsprojekt ein kritisches Datenleck entdeckt und behoben (Bild- vs. Patientenebene-Aufteilung), was die validierten Ergebnisse erheblich verändert hat. Solche Fehler sind leicht zu übersehen und schwer zu erkennen ohne eine sorgfältige Überprüfung.
Was ich überprüfe:
- Methodik der Datenaufteilung (Risiken des Leckage)
- Klassenbalance und Sampling-Strategie
- Geeignete Bewertungsmetriken für dein Problem
- Hinweise auf Über- oder Unteranpassung
- Modellarchitektur passend für deinen Datentyp
Du erhältst einen klaren schriftlichen Bericht, der erklärt, was ich gefunden habe, warum es wichtig ist und wie du es beheben kannst.
Lass uns sicherstellen, dass deine Modell-Ergebnisse wirklich vertrauenswürdig sind.
Lerne Fernando Cajar kennen
Fernando Cajar
ML and Data Analyst Medical Imaging Specialist
- AusPanama
- Mitglied seitJuli 2026
Sprachen
Spanisch, Englisch
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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FAQ
Automatische Übersetzung
Was benötigen Sie von mir für das Basispaket?
Dein Script zur Datenaufteilung, plus die Datei mit deinen Metadaten (IDs, Gruppen, Labels). Damit kann ich prüfen, ob verwandte Proben, wie mehrere Bilder vom selben Patienten, Subjekt oder Objekt, richtig zwischen Trainings- und Validierungssets zusammengehalten werden.
Was, wenn du keine Probleme findest?
Du bekommst trotzdem einen schriftlichen Bericht, der bestätigt, was überprüft wurde und warum es solide aussieht. Diese Bestätigung hat auch Wert, denn sie bedeutet, dass du deinen Ergebnissen vertrauen kannst.
Arbeitest du speziell mit medizinischen Bilddaten?
Ja, das ist eines meiner Fachgebiete, aber ich arbeite auch mit allgemeiner Computer Vision und tabellarischen ML-Pipelines in anderen Bereichen.
Kannst du Pipelines in TensorFlow überprüfen, nicht nur in PyTorch?
Ja, mein Hauptwissen liegt in PyTorch, aber ich bin auch vertraut mit der Überprüfung von TensorFlow/Keras-Pipelines.
