Desarrollo de Modelos de Visión por Computadora y Reconocimiento de Patrones Personalizados

Descripción

¿Qué ofrezco?

Construyo soluciones de visión por computadora a medida que combinan modelado avanzado, reconocimiento de patrones y análisis de imágenes para resolver problemas reales. Desde la ingesta de datos visuales hasta la inferencia en producción, entrego sistemas confiables, versionados y auditables.

Experiencia y trayectoria

• Más de múltiples proyectos centrados en entrenar y refinar modelos personalizados para detección de objetos, OCR, y reconocimiento de patrones complejos.

• Experiencia práctica con arquitecturas de vanguardia como YOLO, EfficientDet, y pipelines de OCR entrenados y adaptados a dominios específicos.

• Diseño de sistemas modulares (ej. swipe_4, detect_2.0) que separan responsabilidades entre percepción, lógica de resolución y orquestación.

• Integración de modelos en flujos de trabajo reales con foco en rendimiento, robustez y recuperación ante fallos.

Tecnologías utilizadas

• Lenguaje y frameworks: Python, PyTorch, TensorFlow (cuando aplica), OpenCV.

• Modelos de detección y reconocimiento: YOLO (custom training/tuning), EfficientDet, arquitecturas híbridas para texto e imagen.

• OCR y post-procesamiento: Extracción de texto estructurado, normalización y vinculación semántica.

• Infraestructura de desarrollo: Control de versiones riguroso vía GitHub (repositorios públicos o privados según necesidad), con ramas de features, revisiones de código, CI/CD opcional y tracking de experimentos.

• Optimización de inferencia: Pruning, quantization, batching y despliegues ligeros para ejecución en tiempo real o en dispositivos limitados.

• Integración: APIs REST, webhook, módulos para incrustar resultados en dashboards o sistemas existentes.

¿Por qué contratarme?

• Transparencia y reproducibilidad: Todo el proyecto está alojado en GitHub con historial completo, issues, documentación de entrenamientos, scripts de preprocesamiento, y configuración de despliegue.

• Calidad técnica: Código bien estructurado siguiendo buenas prácticas, separación de responsabilidades y diseño orientado a mantenimiento.

• Adaptación al dominio: No uso modelos genéricos “tal cual”, sino que los entreno y ajusto con tus datos para maximizar precisión y relevancia.

• Entrega completa: Desde el análisis de requerimientos y diseño arquitectónico, hasta entrenamiento, validación, optimización e integración. Incluyo documentación y guía de uso.

• Escalabilidad: Los pipelines se construyen pensando en evolución: puedes añadir nuevas clases, dominios o canales sin rehacer la arquitectura base.

Resultados esperados

• Modelos con métricas claras (precisión, recall, F1, etc.) ajustadas al umbral de negocio.

• Inferencia eficiente (latencias controladas) en el entorno objetivo.

• Pipeline reproducible: tú (o tu equipo) puedes reproducir, retreinar y extender.

• Visualizaciones o endpoints listos para consumir por sistemas downstream.

• Registro y trazabilidad de cambios en los modelos / datasets.

Casos de aplicación típicos

• Detección y clasificación automática en imágenes y video (control de calidad, vigilancia inteligente, inventarios visuales).

• OCR especializado para documentos con estructura no estándar (formularios, etiquetas, señales).

• Reconocimiento de patrones en datos visuales para triggers de negocio (anomalías, coincidencias, seguimiento de objetos).

• Automatización de flujos que combinan visión + lógica (ej.: análisis de capturas, decisiones en tiempo real, feedback visual).

• Aplicaciones híbridas: combinando texto e imagen para entender contextos complejos (ej.: revisión de contenido multimedia con metadatos superpuestos).

Proceso de trabajo (resumido)

1. Recolección y análisis de datos.

2. Diseño arquitectónico del pipeline y definición de métricas.

3. Entrenamiento y validación con técnicas de augmentación y tuning.

4. Optimización para despliegue (inferencia/latencia).

5. Integración / entrega (API, dashboard, sistema cliente).

6. Documentación en GitHub + guía para retreinar/extender.

Transparencia y colaboración en GitHub

• Repositorio con:

  • Código fuente (modular y comentado).

  • Scripts de preprocesamiento y entrenamiento.

  • Historial de experimentos (puede integrarse con etiquetas o notebooks).

  • Issues para seguimiento de mejoras.

  • README ejecutable con pasos de despliegue y ejemplos.