Sarò il tuo esperto di NLP
Ingegnere di intelligenza artificiale e sviluppatore full stack: esperto in soluzioni di intelligenza artificiale scalabili!
Livello 1
Ha soddisfatto determinati criteri di prestazione e mostra un forte potenziale nel marketplace.
Informazioni su questo servizio
Modelli NLP personalizzati che leggono il tuo testo come un esperto, in modo rapido, preciso e privato.
Sono Raihan, ingegnere AI/ML e CTO di ClarioScope AI. Costruisco modelli NLP di produzione e sono attivi: il mio classificatore di intent DeBERTa raggiunge il 91,16% di precisione a circa 22 volte la velocità di un API di frontiera, insieme a rilevamento PHI (NER) e modelli di estrazione strutturata.
Cosa costruisco: Classificazione di intent, argomento, spam, categoria, riconoscimento di entità nominate (NER) multi-label di nomi, ID, date, entità personalizzate, analisi di sentiment e emozioni, estrazione di informazioni, testo libero, JSON strutturato, transformer fine-tuned: BERT, DeBERTa, RoBERTa, ModernBERT
Perché un modello personalizzato e non solo ChatGPT? Per classificazione ed estrazione, un modello fine-tuned è molto più economico, veloce e più privato rispetto a chiamare un grande API ad ogni richiesta, ed esegue sulla tua infrastruttura. Portfolio: raihan-js.github.io
Ottieni: modello addestrato + rapporto di valutazione (accuratezza/F1) + codice di inferenza. Vuoi che venga deployato come API? Faccio anche quello.
I tuoi dati rimangono privati. Hai bisogno di un LLM generativo invece? Dai un'occhiata al mio gig di fine-tuning.
Scrivimi il tuo task e i tuoi dati per un preventivo preciso!
Linguaggio di programmazione:
Python
•
MLflow
•
Amazon SageMaker
Framework:
Scikit-learn
•
DeepPy
•
keras
•
PyTorch
•
Panda
Clienti con cui ho lavorato
GNatural Products
All Natural Skincare
I designed and developed Full WordPress Website for this client.
ott 2020
Il mio portfolio
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FAQ
Traduzione automatica.
Quali compiti di NLP puoi gestire?
Classificazione di testo (intent, argomento, multi-label, spam), riconoscimento di entità nominate (NER), analisi di sentiment/emozioni e estrazione di informazioni (testo libero → campi strutturati). Se non sei sicuro di quale sia il più adatto, scrivimi e ti consiglierò.
Quali modelli usi?
Encoders transformer: BERT, DeBERTa-v3, RoBERTa, ModernBERT, e versioni più leggere come DistilBERT quando importano velocità e dimensioni. Scelgo il modello in base alle tue esigenze di accuratezza, latenza e costo.
Quanto sarà preciso il modello?
Dipende dai tuoi dati e dal task, e ti fornirò metriche oneste (accuratezza, precisione/recall, F1) confrontate con un baseline. Per riferimento, il mio classificatore di intent di produzione raggiunge il 91,16%.
Perché non usare solo ChatGPT o un API di LLM?
Per classificazioni e estrazioni ad alto volume, un modello small fine-tuned è molto più economico, veloce e privato rispetto a chiamare un grande API ad ogni richiesta — ed esegue sulla tua infrastruttura. Ti dirò sinceramente quando un API è la scelta migliore.

