Costruirò modelli di sentiment e classificazione NLP
Ingegnere AI
Informazioni su questo servizio
Creo modelli di NLP che funzionano su dati testuali reali e disordinati. Con 4 anni di esperienza in machine learning e deep learning, il mio obiettivo è consegnarti modelli di testo che puoi davvero usare e di cui puoi fidarti.
COSA OTTIENI
- Codice Python pulito e ben strutturato che puoi eseguire tu stesso
- Un modello addestrato con metriche di valutazione oneste che puoi verificare
- Documentazione chiara per capire come funziona tutto
- Grafici che mostrano come il modello si comporta sui tuoi dati
COSA LAVORO
- Analisi del sentiment su recensioni, commenti e post social
- Classificazione del testo e tagging degli argomenti
- Rilevamento di spam e contenuti tossici
- Riconoscimento di entità nominate e estrazione di parole chiave
- Ottimizzazione di transformer con BERT e DistilBERT
- Modelli di testo personalizzati basati sul tuo problema specifico
STRUMENTI CHE USO
Python, PyTorch, TensorFlow, Hugging Face, Scikit-learn, Pandas, NumPy, Matplotlib
PRIMA DI ORDINARE
Inviami il tuo dataset, il problema o cosa vuoi che faccia il modello. Ti confermerò quale pacchetto si adatta e se il tuo obiettivo è realistico in quel scope. Ti dico tutto chiaramente fin dall'inizio.
Linguaggio di programmazione:
Python
•
SQL
Framework:
Scikit-learn
•
keras
•
PyTorch
•
Panda
API:
Altro
Strumenti:
Quaderno jupyter
•
tensorflow
•
Colab
FAQ
Traduzione automatica.
Devo fornire il dataset?
Sì, i tuoi dati di testo personali danno i migliori risultati perché il modello impara dai tuoi esempi reali. Se non hai un dataset, dimmi qual è il tuo obiettivo e ti aiuterò a trovare uno pubblico adatto.
Il codice funzionerà sulla mia macchina?
Sì. Ricevi il codice completo con un file requirements e i passaggi per l'installazione. Se hai solo una CPU o memoria limitata, dimmelo prima di ordinare e sceglierò un modello che si adatta al tuo hardware.
Puoi fare il fine-tuning di un transformer come BERT per il mio compito?
Sì. Lavoro con BERT e DistilBERT per compiti come sentiment, classificazione e riconoscimento di entità. Mandami il tuo compito e la quantità di dati e ti dirò se un transformer è la scelta giusta o se un modello più leggero funziona meglio.

