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Je vais créer une analyse de sentiment NLP et une classification de texte avec bert
Data Scientist, développeur Python et IoT
👋 Mudasar Hussain | Analyste de données et développeur ML | Développeur IoT et data scientist | Arduino | ESP32 | Python | BS Data Science à l'Université de Kotli AJK
Je transforme les données brutes...
À propos de ce service
Je crée des solutions puissantes en NLP et apprentissage automatique qui transforment du texte brut en véritables insights pour votre entreprise.
Ce que je réalise : analyse de sentiment et extraction d’opinions | classification de texte et modélisation de sujets | reconnaissance d’entités nommées (NER) | résumé de texte et extraction de mots-clés | détection de la langue et prétraitement de texte | modèles ML personnalisés pour les tâches NLP | visualisation des résultats NLP.
Outils et frameworks : Python | NLTK | spaCy | Transformers | BERT | Scikit-learn | Pandas | TensorFlow | PyTorch | Matplotlib
Pourquoi me choisir : stage pratique en ML avec TensorFlow et Deep Learning | création de systèmes ML complets de la collecte de données au déploiement | code propre, documenté et reproductible | plus de 20 certifications professionnelles.
Ce que vous obtenez : code source complet | rapport d’évaluation du modèle | visualisations de données | livraison à temps | consultation gratuite
Spécialisé dans le NLP multilingue supportant l’analyse de textes en anglais et en ourdou.
Contactez-moi avant de commander !
Langage de programmation:
Python
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R
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MATLAB
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SQL
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MLflow
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FAQ
Traduction automatique
Quel type de données textuelles traitez-vous ?
Tout type de données textuelles — avis, tweets, documents, articles, emails ou jeux de données personnalisés en format CSV, Excel ou JSON.
Pouvez-vous travailler avec du texte non anglais ?
Oui. Je supporte le NLP multilingue, y compris l'ourdou, l'arabe et d'autres langues via des modèles BERT multilingues.
Quels frameworks utilisez-vous ?
NLTK, spaCy, Transformers de Hugging Face, BERT, Scikit-learn, TensorFlow et PyTorch selon vos besoins.
Vais-je recevoir le code source ?
Oui. Chaque commande inclut un code source Python propre, commenté et entièrement reproductible.
Pouvez-vous déployer le modèle NLP en tant qu'API ?
Oui. Je peux envelopper votre modèle dans une API FastAPI ou Flask pour une intégration facile dans votre application.
Pouvez-vous gérer de grands ensembles de données ?
Oui. J'utilise des pipelines de données efficaces et un traitement par lots pour gérer de grands jeux de données textuels de manière fiable.
Cela convient-il pour la recherche académique ?
Oui. Je fournis un code bien documenté et des rapports d'évaluation adaptés à la recherche comme à la production.
Comment démarrer ?
Contactez-moi avec vos données textuelles et votre objectif avant de commander. Je confirmerai la faisabilité et recommanderai immédiatement le bon package.
