Modelos sustitutos para la búsqueda de entradas óptimas
Procesos gaussianos, optimización bayesiana y Expected Improvement para buscar buenas configuraciones con un presupuesto limitado de evaluaciones.
José Arbelaez
Data scientist & developer
Datos, modelos y sistemas que se pueden construir.
Proyectos
RoadGuard
Detección fiable de daños viales: transferencia entre países, calibración de confianza, política de abstención y priorización explicable del mantenimiento.
BGG Review Intelligence
De reseñas de BoardGameGeek a conocimiento estructurado de opinión: preprocesado lingüístico, clasificación de sentimiento y análisis basado en aspectos.
Generación de imágenes con modelos de difusión
Implementación del marco de SDEs de Song et al.: entrenamiento por denoising score matching, samplers, generación condicional e imputación sobre CIFAR-10.
Construido y publicado
Herramientas y experimentos que están en marcha, con el código a la vista.
Backtesting y análisis de carteras
2025
La herramienta con la que mi equipo ganó la Liga de Inversores UAM: primeros entre más de 240 participantes y con el mejor ratio de Sharpe del certamen. Sharpe y Sortino, drawdown, VaR, fronteras eficientes y escenarios de Monte Carlo.
Reinforcement Learning Lab
ene. - sept. 2024
De Q-learning y SARSA tabulares sobre FrozenLake, junto a Lorena Mohanu, a componentes tipo DQN y PPO en PyTorch. El foco está en la estabilidad, la eficiencia de muestras y en qué cambia de verdad el comportamiento de un agente.
Endy y Multiplexor
Coordina agentes de código (Codex, Claude, Gemini, OpenCode) en sesiones tmux, sigue tareas en paralelo y traspasa el trabajo cuando uno falla o agota su cuota. Publicado en npm, con un pico de 5000 descargas. Multiplexor enruta entre proveedores locales por prioridad y cuota.
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