Termina tu proyecto de datos o IA sin quedarte atorado en decisiones clave

Proyectos reales con decisiones explicadas — los recursos exactos que necesitas, cuando los necesitas.

Dr. Alan López AI Lab · ATLAS

Por qué funciona

Por qué funcionaLos recursos exactos para terminar tu proyecto

Sin teoría de relleno. Lo que necesitas, cuando lo necesitas.

Decisiones reales explicadas. Ves qué opciones había, cuál se eligió y por qué.

Checkpoints por fase. Sabes si vas bien antes de pasar a la siguiente etapa.

Errores comunes documentados. Cada fase incluye los errores que comete un junior, leerlos te ahorra horas.

Just-in-time knowledge. Los recursos exactos en el momento exacto, sin relleno, sin horas de video previas.

Código base reutilizable. El pipeline de cada proyecto es adaptable, cambia los datos y tienes la estructura para tu caso.

Problemas industriales reales. Minería, salud, retail, energía, gobierno, no ejercicios académicos inventados.

Cómo avanzas

Cómo avanzasEntiendes criterio. No sigues instrucciones.

Cada proyecto está organizado como una secuencia de decisiones.

Entras a un proyecto real. Minería, salud, retail, energía, gobierno. Problemas que existen en la industria, no ejercicios académicos inventados. Ver proyectos →

Sigues el desarrollo como decisiones. Cada etapa tiene un brief, un mapa de decisiones y bloques que te obligan a pensar antes de ver la solución.

En cada punto ves: opciones, elección, por qué.

Decisión clave: ¿Regresión o clasificación? ¿Por qué? ¿Qué pasa si te equivocas?
Error común: qué haría un junior vs alguien con experiencia real en este problema.

Aplicas ese criterio a tu propio proyecto. El objetivo no es replicar el código, es llevarte el razonamiento. Eso es lo que te permite terminar.

Proyectos de referencia

ProyectosProblemas reales que puedes resolver

Filtra por sector o explora todos.

Predicción de precio de activos con LSTM
Optimización de portafolio con Markowitz

Ene 2026 1.7k vistas

Pipeline completo de forecasting y clustering retail
Detección de anomalías en transacciones comerciales

Mar 2026 2.5k vistas

Modelo predictivo con SHAP para identificar causas de abandono
Pipeline completo: research gap, baseline, iteración y despliegue

Mar 2026 3.4k vistas

Regresión sobre composición de cemento vs. resistencia
Predicción con diferentes tiempos de fraguado

Mar 2026 1.2k vistas

Regresión sobre precios locales + optimización nutricional
Régimen alimenticio de menor costo con restricciones

Mar 2026 2.4k vistas

Análisis multitemporal de NDVI con imágenes Sentinel y Landsat
Detección de zonas de degradación en pastizales

Mar 2026 Nuevo

Arquitectura tipo TabBERT: embeddings tabulares + comentario de campo con DistilBERT
Agrupación de causas de falla en clases con significado de negocio

Jul 2026 Nuevo

4 hipótesis, 4 modelos: XGBoost, KMeans y una red neuronal para simular escenarios
Datos de la EDIT (DANE), sectores servicios y manufactura

Jul 2026 Nuevo

Interpolación IDW y RBF sobre litología, campo magnético y geoquímica
KMeans, DBSCAN y regresión combinados en un mapa de prospectividad

Jul 2026 Nuevo

MultiOutputClassifier para predecir decenas de controles binarios a la vez
Evaluación en dos capas: métricas globales + matriz de error por control

Jul 2026 Nuevo

Transfer learning con VGG16 sobre datos abiertos de inspección (dacl1k)
Dos experimentos: por qué un resultado pobre fue el hallazgo que mejoró el modelo

Jul 2026 Nuevo

Generador y discriminador adversariales para aumentar datos médicos escasos
Momentos de Hu como métrica propia, complementaria a FID y KID

Jul 2026 Nuevo

Embeddings tipo MiniLM + regresión logística, ligero para desplegar en AWS Lambda
Mapeo de 7 clases a 3 niveles de urgencia: el modelo prioriza, nunca diagnostica

Jul 2026 Nuevo

Comparación honesta de 4 clasificadores de sentimiento sobre texto de redes sociales
Por qué la exactitud global no bastó para elegir el modelo correcto

Jul 2026 Nuevo

LSTM univariada, multivariada y multi-step comparadas con métricas de hidrología
Datos abiertos de gobierno: caudal y precipitación horaria de más de 4 años

Jul 2026 Nuevo

K-Means aplicado al criterio regulatorio chileno de Áreas Típicas de Distribución
Por qué entender el negocio antes del modelo fue la verdadera contribución

Jul 2026 Nuevo

EC2 solo para el streaming persistente, Lambda para todo lo disparable por evento
Formato de datos simplificado documentado como limitación real, no escondida

Jul 2026 Nuevo

Detección de idioma, traducción y sentimiento sobre reseñas en varios idiomas
Clustering no supervisado validado con el negocio antes de mapear a KPIs

Jul 2026 Nuevo

Agente DQN entrenado desde cero para jugar Atari Space Invaders
De DQN a arquitecturas actuales: aplicaciones reales citadas y explicadas

Jul 2026 Nuevo

Qué son los Q-Q plots y por qué se validan antes de confiar en un modelo lineal
Comparación de seis modelos de regresión con evidencia objetiva

Jul 2026 Nuevo

De un modelo entrenado en notebook a una app móvil real con BeeWare
Límites honestos de la arquitectura: prueba de concepto, no producción

Jul 2026 Nuevo

Diseñar la pregunta de negocio como una prueba estadística contestable
Backtesting contra los dos métodos que ya se usaban en la práctica

Jul 2026 Nuevo

Por qué la tendencia del consumo importa más que su nivel absoluto
Un recall de 0.50 reportado tal cual, sin maquillar el resultado

Jul 2026 Nuevo

Por qué el diseño de un sensor decide el horizonte de predicción honesto
SARIMA descartado con evidencia: R² de -2.61 frente al Random Forest elegido

Jul 2026 Nuevo

Cómo comprobar, con evidencia, si un dato abierto tipo GPCC o CHIRPS mejora tu modelo
Un shapefile como contexto cartográfico, no como variable del modelo

Jul 2026 Nuevo

Cuatro modelos empatados en AUC, desempatados con KPIs reales de la industria
Por qué una red neuronal terminó última pese a ser el enfoque más complejo

Jul 2026 Nuevo

Indicadores técnicos con sus ecuaciones, no solo el nivel crudo del rendimiento
Un modelo RNN/LSTM/GRU distinto para cada uno de los 8 plazos de la curva

Jul 2026 Nuevo

Pose estimation reutilizada tal cual, sin reentrenar el modelo de detección
Estudio de ablación real: con y sin filtro de Kalman, medido con AUC

Jul 2026 Nuevo

Pipeline diseñado alrededor de la cuota gratuita de la API, no de un presupuesto pagado
Modelado de tópicos con NMF para distinguir un tema que crece de uno que solo tiene volumen

Jul 2026 Nuevo

Codificación ordinal por popularidad en vez de one-hot, con la razón de negocio detrás
8 familias de modelos comparadas con la misma métrica (MAPE), no una sola ajustada a ciegas

Jul 2026 Nuevo

Termina tu proyecto de datos o IA sin quedarte atorado en decisiones clave

Por qué funcionaLos recursos exactos para terminar tu proyecto

Cómo avanzasEntiendes criterio. No sigues instrucciones.

ProyectosProblemas reales que puedes resolver

Markowitz con ML para carteras de inversión

Predicción de ventas, segmentación y anomalías

Predicción de deserción estudiantil — Paso a paso

Cemento — Resistencia a la compresión

Predicción de precios de abarrotes

Degradación de pastizales con Sentinel/Landsat y NDVI

Clasificación de fallas en redes eléctricas con texto y datos tabulares (BERT)

Brecha de género en el capital humano y la innovación empresarial

Mapas de prospectividad mineral con datos geoespaciales

Optimización de controles operativos en minería con clasificación multietiqueta

Clasificación de daños en puentes con CNN (VGG16) y deep learning

Generación de imágenes sintéticas de mamografía con GAN y momentos de Hu

Clasificación de riesgo de salud mental con NLP y embeddings

Análisis de sentimiento en tuits para social listening

Pronóstico de caudal hídrico con LSTM multivariado

Segmentación de empresas eléctricas con clustering aplicado al VAD

Análisis de sentimiento en redes sociales en tiempo real con AWS serverless

De reseñas de clientes multilingües a un tablero de decisión estratégica (Balanced Scorecard)

Keras-RL, DQN y la evolución de las arquitecturas de aprendizaje por refuerzo

Estimación de costos operativos en minería, validando distribuciones con Q-Q plots

Que tu investigación no quede en papel: detección de plagas en algodón con una app real

Detección de sesgo entre árbitros de análisis de minerales, con backtesting

Identificación de hurto de energía con clustering y Random Forest

Predicción de variables en tanques de piscicultura con IoT

Predicción de precipitación con estación propia y datos abiertos

Más allá del AUC: matriz de KPIs de negocio para riesgo crediticio

Predicción de rendimientos de bonos del Tesoro con indicadores técnicos

Detección de violencia en video de vigilancia con pose estimation

Social listening en YouTube para tendencias de noticias emergentes

Predicción de venta de boletos por punto de venta

Por qué funcionaLos recursos exactos para terminar tu proyecto

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ProyectosProblemas reales que puedes resolver

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Predicción de ventas, segmentación y anomalías

Predicción de deserción estudiantil — Paso a paso

Cemento — Resistencia a la compresión

Predicción de precios de abarrotes

Degradación de pastizales con Sentinel/Landsat y NDVI

Clasificación de fallas en redes eléctricas con texto y datos tabulares (BERT)

Brecha de género en el capital humano y la innovación empresarial

Mapas de prospectividad mineral con datos geoespaciales

Optimización de controles operativos en minería con clasificación multietiqueta

Clasificación de daños en puentes con CNN (VGG16) y deep learning

Generación de imágenes sintéticas de mamografía con GAN y momentos de Hu

Clasificación de riesgo de salud mental con NLP y embeddings

Análisis de sentimiento en tuits para social listening

Pronóstico de caudal hídrico con LSTM multivariado

Segmentación de empresas eléctricas con clustering aplicado al VAD

Análisis de sentimiento en redes sociales en tiempo real con AWS serverless

De reseñas de clientes multilingües a un tablero de decisión estratégica (Balanced Scorecard)

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Estimación de costos operativos en minería, validando distribuciones con Q-Q plots

Que tu investigación no quede en papel: detección de plagas en algodón con una app real

Detección de sesgo entre árbitros de análisis de minerales, con backtesting

Identificación de hurto de energía con clustering y Random Forest

Predicción de variables en tanques de piscicultura con IoT

Predicción de precipitación con estación propia y datos abiertos

Más allá del AUC: matriz de KPIs de negocio para riesgo crediticio

Predicción de rendimientos de bonos del Tesoro con indicadores técnicos

Detección de violencia en video de vigilancia con pose estimation

Social listening en YouTube para tendencias de noticias emergentes

Predicción de venta de boletos por punto de venta

TestimoniosProyectos terminados. Tesis defendidas.