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Je vais concevoir des modèles NLP personnalisés en utilisant bert, transformers et spacy
Ingénieur en IA spécialiste en NLP
Je suis un ingénieur IA/ML spécialisé dans les systèmes agentiques évolutifs, RAG et le ML basé sur la physique. Avec une solide formation en mathématiques (médaillé d'argent VPhO) et une expérience e...
À propos de ce service
Vous avez besoin d’un système NLP précis, évolutif et prêt pour la production ?
Je suis ingénieur en IA spécialisé en Deep Learning et NLP. Je crée des pipelines robustes qui transforment du texte non structuré en données structurées et utiles, garantissant une haute performance sur des tâches complexes en entreprise.
Services spécialisés :
- Reconnaissance d’entités nommées personnalisée : Extraction d’entités spécifiques là où les modèles standard échouent.
- Classification avancée de texte : Catégorisation multi-label ou hiérarchique pour les emails, tickets de support et documents juridiques.
- Segmentation sémantique : Division intelligente de longs documents selon leur sens et contexte.
- Nettoyage et prétraitement des données : pipelines rigoureux pour préparer vos données à l’entraînement.
Stack technologique :
- Modèles : BERT, RoBERTa, DistilBERT, Spacy v3.
Ma norme d’ingénierie :
- Approche scientifique : J’analyse la distribution des données et optimise pour les métriques clés pertinentes pour vos KPI.
- Qualité production : Je fournis un code modulaire, bien documenté, facile à intégrer et à maintenir, pas seulement des scripts expérimentaux.
VEUILLEZ M’ENVOYER UN MESSAGE AVANT DE PASSER COMMANDE Discutons de votre jeu de données et de vos besoins spécifiques pour déterminer la meilleure approche architecturale.
Langage de programmation:
Python
•
Colab
Frameworks:
Scikit-learn
•
keras
•
PyTorch
Outils:
Jupyter Notebook
•
tensorflow
•
Colab
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FAQ
Traduction automatique
Que comprend exactement le Pack de base ?
Le package de base est conçu comme une étude de faisabilité et un prototype. J’audite votre jeu de données, nettoie une partie échantillon et construis un script/modèle de référence pour démontrer le potentiel. Vous recevez le script Python et un rapport sur la qualité des données.
Comment mesurez-vous la performance du modèle ?
Je ne me contente pas de deviner. J’utilise des métriques standard de l’industrie comme F1-Score, Précision et Rappel. Pour chaque projet, je fournis un rapport d’évaluation détaillé (incluant une matrice de confusion) pour que vous sachiez exactement comment le modèle se comporte sur des données non vues.
