परिचय Francisco
Francisco कई उद्योगों के क्लाइंट्स के लिए machine learning, deep learning और computer vision मॉडल डिज़ाइन, ट्रेन और डिप्लॉय करते हैं। वे पूरे चक्र का नेतृत्व करते हैं: डेटा प्रीप्रोसेसिंग और feature engineering से लेकर प्रोडक्शन में deployment और मॉनिटरिंग तक।
वे Angular, React, FastAPI और Flask जैसे stacks के साथ end-to-end MVPs — mobile, web, APIs और smart contracts — बनाते हैं। मॉडलिंग में वे कंप्यूटर विज़न के लिए TensorFlow, PyTorch, YOLO और OpenCV, और क्लासिक प्रेडिक्टिव मॉडलों के लिए Random Forest, LightGBM, Scikit-learn और pandas का उपयोग करते हैं।
उनकी मास्टर थीसिस (Universidad de Chile) मल्टीबैंड खगोलीय टाइम सीरीज़ के लिए कॉम्पैक्ट प्रतिनिधित्व पर थी — एक वैज्ञानिक दृष्टि जिसे वे औद्योगिक समस्याओं को हल करने के लिए रोज़ लागू करते हैं।
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