Je vais construire un modèle d'analyse de sentiment utilisant NLP et ML

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Science des données, apprentissage automatique, solutions IA

Bonjour, je suis Neil, développeur en science des données et apprentissage automatique passionné par la résolution de problèmes concrets avec les données. J’aide les entreprises, startups et étudiants...
À propos de ce service

Vous avez du mal à comprendre les avis clients, tweets ou retours à grande échelle ? Je vais créer pour vous un modèle d'analyse de sentiment personnalisé qui classe le texte comme positif, négatif ou neutre avec des métriques de précision réelles, pas du guessing.


Ce que vous obtenez :

Nettoyage et prétraitement de vos données textuelles brutes

Modèle TF-IDF + régression logistique entraîné sur VOS données

Rapport de précision, F1-score et matrice de confusion

Visualisations claires (distribution des sentiments, nuages de mots)

Optionnel : point de terminaison API en direct (FastAPI) pour que votre équipe ou application puisse appeler des prédictions en temps réel


J'ai appliqué cette approche en production, y compris un service de sentiment FastAPI déployé, vous obtenez donc une pipeline fonctionnelle et testée, pas un simple tutoriel copié-collé.


Parfait pour : analyse d'avis produits, surveillance des médias sociaux, triage des tickets de support client, suivi du sentiment de marque, analyse des réponses aux enquêtes.


Envoyez-moi votre dataset (CSV, Excel ou texte brut) et je commencerai immédiatement. Des questions avant de commander ? Contactez-moi, je serai heureux de vous conseiller sur le bon package selon la taille de vos données et vos objectifs.

Expertise:

Classification

Churn (attrition)

regroupement

Langage de programmation:

Python

SQL

Colab

NoSQL

MLflow

Frameworks:

Scikit-learn

DeepPy

Google ML Kit

keras

PyTorch

APIs:

Google Cloud Vision API

Azure Face API

Outils:

Jupyter Notebook

opencv

OpenNN

tensorflow

Excel

MLflow

Colab

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