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Je vais créer des modèles personnalisés de traitement du langage naturel et d'analyse de sentiment en python
Ingénieur IA et ML
Je suis ingénieur en apprentissage automatique avec une expérience dans le développement de solutions d'apprentissage automatique, d'apprentissage profond, de vision par ordinateur et de traitement du...
À propos de ce service
Souhaitez-vous analyser des données textuelles ou audio, transcrire des discours ou créer des modèles de classification AI personnalisés ? Vous êtes au bon endroit !
Je suis ingénieur en apprentissage automatique spécialisé en NLP, analyse de texte et audio AI en Python. Je conçois des pipelines de bout en bout adaptés à votre jeu de données en utilisant des bibliothèques modernes de traitement du texte et de la parole.
Ce que je propose :
- Prétraitement de texte et audio : tokenisation, lemmatisation, suppression des mots vides, nettoyage et traitement du signal audio.
- Speech & audio NLP : transcription audio avec OpenAI Whisper, extraction de caractéristiques audio (MFCCs/Spectrogrammes avec Librosa) et analyse de données vocales.
- Analyse de sentiment : sentiment basé sur la règle VADER, évaluation des avis clients et analyse des retours sociaux.
- Classification de texte : catégorisation par sujet, détection de spam et reconnaissance d’intention avec les algorithmes Scikit-Learn (Naive Bayes, Random Forest, XGBoost).
- Intégration API locale : emballage de votre pipeline texte ou audio dans un endpoint FastAPI léger (app.py).
Stack technologique :
- Langage : Python
- Bibliothèques : Whisper, Librosa, Scikit-Learn, NLTK, SpaCy, Pandas
- Environnement : Google Colab / Jupyter Notebooks (.ipynb)
- API : FastAPI
N’hésitez pas à me contacter avec les détails de votre projet avant de passer commande !
Langage de programmation:
Python
Frameworks:
Scikit-learn
•
Panda
•
Autres
APIs:
Autres
Outils:
Jupyter Notebook
•
Colab
Mon portfolio
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FAQ
Traduction automatique
Dans quels formats recevrai-je mes livrables finaux ?
Vous recevrez un notebook Google Colab propre et entièrement commenté (.ipynb) ou des scripts Python autonomes (.py), ainsi que des fichiers de modèles entraînés (.pkl / .joblib), des scripts de traitement audio et des métriques d’évaluation du modèle.
Pouvez-vous traiter les données de parole et d’audio en plus du texte ?
Oui ! J’utilise OpenAI Whisper pour une transcription speech-to-text précise et Librosa pour l’extraction de caractéristiques audio (MFCC, spectrogrammes). Je peux alimenter directement les données vocales transcrites dans des modèles de sentiment comme VADER ou des classificateurs de texte personnalisés.
Proposez-vous un déploiement cloud pour les modèles ou les pipelines audio ?
Non, je ne propose pas d’hébergement cloud (AWS/GCP/Heroku). Cependant, je peux empaqueter votre modèle complet de traitement de texte ou audio dans un script FastAPI léger et propre (app.py) prêt à être intégré localement.
Quel dataset ou quels formats de fichiers dois-je fournir ?
Pour les données textuelles, j’accepte les formats CSV, JSON, Excel ou TXT. Pour le traitement audio, vous pouvez télécharger directement des fichiers WAV, MP3 ou FLAC, ou partager un lien de téléchargement Google Drive.
