Je vais développer des applications NLP en utilisant Python et l'apprentissage automatique
Ingénieur en apprentissage automatique avec 2 ans d'expérience pratique
À propos de ce service
Vous avez besoin d’un modèle d’apprentissage automatique pour la classification de texte ? Vous êtes au bon endroit !
Je vais créer un modèle d’apprentissage automatique en Python de haute qualité pour le NLP et la classification de texte en utilisant Scikit-learn, Pandas, NumPy et des techniques standard de l’industrie. Que vous ayez besoin de détection de spam, d’analyse de sentiment, de détection de discours haineux, de classification d’intentions, de catégorisation de sujets ou de classification de texte personnalisée, je peux vous aider.
Ce que je propose :
- Nettoyage et prétraitement des données
- Normalisation du texte et ingénierie des caractéristiques
- TF-IDF / Count Vectorizer
- Développement de modèles d’apprentissage automatique
- Entraînement et évaluation du modèle
- Réglage des hyperparamètres
- Mesures de performance (Précision, Rappel, F1-Score)
- Code source avec documentation
- Conseils pour le déploiement (optionnel)
Je rédige un code propre, bien documenté, et je livre des solutions fiables, prêtes pour la production. Si vous avez un jeu de données personnalisé ou une idée de projet, n’hésitez pas à me contacter avant de passer commande.
Langage de programmation:
Python
•
R
•
SQL
•
Java
•
Autres
Frameworks:
Scikit-learn
•
Panda
•
Autres
Outils:
Jupyter Notebook
•
opencv
•
Excel
•
Colab
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FAQ
Traduction automatique
Quels types de projets de classification de texte réalisez-vous ?
Je crée des modèles d’apprentissage automatique pour l’analyse de sentiment, la détection de spam, la détection de discours haineux, la classification d’intentions, la classification de sujets, la détection de fausses nouvelles et d’autres tâches NLP personnalisées.
Quels langages de programmation et bibliothèques utilisez-vous ?
J’utilise Python avec Scikit-learn, Pandas, NumPy, NLTK, Matplotlib et d’autres bibliothèques pertinentes selon les besoins de votre projet.
Pouvez-vous travailler avec mon propre ensemble de données ?
Oui. Vous pouvez fournir votre jeu de données en format CSV, Excel, JSON ou texte, et je le prétraiterai, entraînerai le modèle et évaluerai ses performances.
Quels algorithmes d’apprentissage automatique supportez-vous ?
Je travaille avec la régression logistique, Naive Bayes, Support Vector Machine (SVM), Random Forest, arbre de décision, KNN et d’autres algorithmes adaptés.
Vais-je recevoir le code source complet ?
Oui. Tous les packages incluent un code source propre et bien documenté pour que vous puissiez comprendre, modifier et utiliser facilement le projet.
Réalisez-vous un prétraitement des données ?
Oui. Je nettoie le jeu de données, supprime les doublons et les valeurs manquantes, normalise le texte, supprime les stopwords, tokenize le texte et effectue une extraction de caractéristiques avec des techniques comme TF-IDF ou Count Vectorizer.
Évaluez-vous la performance des modèles ?
Oui. Je fournis des métriques d’évaluation telles que la précision, le rappel, la F1-Score, la matrice de confusion et les rapports de classification.
Pouvez-vous améliorer ou corriger un projet d'apprentissage automatique existant ?
Absolument. Je peux déboguer, optimiser, améliorer la précision, ajouter de nouvelles fonctionnalités ou renforcer votre projet de classification de texte existant.
Pouvez-vous déployer le modèle ?
Oui. Je peux vous aider à déployer votre modèle avec Flask, FastAPI ou Streamlit en tant que service supplémentaire si nécessaire.
Dois-je vous contacter avant de passer une commande ?
Oui. Merci de m’envoyer un message avant de passer commande afin que nous puissions discuter de votre jeu de données, de vos besoins, de votre calendrier et assurer la meilleure solution pour votre projet.

