Je vais concevoir des modèles NLP pour l'analyse de sentiment et la classification de texte
Ingénieur IA ML
À propos de ce service
Avez-vous du mal à extraire des insights ou à construire des modèles NLP précis à partir de vos données textuelles ?
J’aide les entreprises, chercheurs et startups à créer des solutions NLP performantes pour des applications concrètes telles que :
Analyse de sentiment
Classification de texte
Détection de fausses informations
Chatbots / pipelines NLP
Je ne me contente pas de construire des modèles basiques, je fournis des solutions optimisées et prêtes pour la production.
Ce qui me distingue ?
- Création d’un détecteur de fausses nouvelles basé sur DistilBERT (94 % de précision, 93 % de score F1)
- Réduction du temps d’inférence d’environ 60 % par rapport à BERT standard
- Expérience avec des pipelines concrets + déploiement avec FastAPI
- Solide expérience en transformers, apprentissage profond et prétraitement de données
️Ce que vous obtiendrez :
Prétraitement des données propre et structuré
Modèle NLP personnalisé (ML/DL/basé sur transformers)
Évaluation du modèle avec des métriques de performance claires
Code source bien documenté
Intégration API optionnelle (FastAPI)
Outils & Technologies :
Python, PyTorch, Scikit-learn, HuggingFace Transformers, FastAPI
Langage de programmation:
Python
•
SQL
•
Colab
Frameworks:
Scikit-learn
•
keras
•
PyTorch
•
Panda
APIs:
Autres
Outils:
Jupyter Notebook
•
tensorflow
•
MLflow
•
Colab
FAQ
Traduction automatique
Q1 : Quelles informations dois-je fournir pour commencer ?
Veuillez partager votre ensemble de données (CSV, Excel ou tout autre format), une description de votre problème (classification, régression, etc.) et votre résultat attendu. Plus vous fournissez de détails, meilleurs seront les résultats.
Q2 : Que faire si je n'ai pas d'ensemble de données ?
Pas de souci ! Je peux vous aider à trouver un ensemble de données public adapté ou vous guider dans la collecte de données. Décrivez simplement votre problème et je vous suggérerai la meilleure approche.
Q3 : Quel langage de programmation et quelles bibliothèques utilisez-vous ?
J'utilise principalement Python avec des bibliothèques comme Scikit-learn, TensorFlow, Keras, Pandas, NumPy et Matplotlib. Tout le code est propre et bien commenté.
Q4 : Vais-je recevoir le code source ?
Le code source est inclus dans les packages Standard et Premium. Vous pouvez également l'ajouter au package Basic en tant que service supplémentaire.
Q5 : Pouvez-vous travailler avec mon modèle existant ?
Oui ! Si vous avez déjà un modèle et que vous avez besoin d'un réglage fin, d'une optimisation ou d'un déploiement, choisissez simplement le package ou le service complémentaire approprié.
Q6 : Proposez-vous des révisions ?
Oui — 1 révision pour Basic, 2 pour Standard et 3 pour Premium. Je travaille jusqu'à ce que vous soyez entièrement satisfait des résultats.
Q7 : Comment livrerez-vous le travail final ?
Je livrerai un fichier zip contenant le modèle, le code source (si inclus), la documentation et un rapport de résultats via le système de livraison de Fiverr.
Q8 : Mes données restent-elles confidentielles ?
Absolument. Vos données et les détails de votre projet sont 100 % confidentiels. Je ne partage ni ne réutilise aucune donnée client en aucune circonstance.
Q9 : Pouvez-vous déployer le modèle sur ma plateforme cloud préférée ?
Oui ! Je supporte AWS, GCP et Heroku pour le déploiement cloud. Mentionnez simplement votre plateforme préférée lors de la commande.
Q10 : Que faire si je ne suis pas satisfait de la livraison ?
Je propose des révisions gratuites dans la limite du package. Si vous n'êtes toujours pas satisfait, je suis ouvert à discuter d'une solution. Votre satisfaction est ma priorité absolue.

