NCAA March Madness 2026: Predicción Probabilística del Torneo
Modelo: LightGBM con feature engineering avanzado. Dataset: Partidos históricos NCAA (1985-2026). Objetivo: Predicción probabilística del resultado del torneo minimizando Brier Score.
Proyectos ML/DL
Listado de proyectos de Machine Learning y Deep Learning.
IEEE-CIS Fraud Detection: Sistema de Detección de Fraude
Modelo: Ensemble LightGBM + XGBoost con label/target encoding. Dataset: Transacciones IEEE-CIS (~590k). Objetivo: Detección de fraude en tiempo real optimizando AUC-ROC.