Je vais concevoir un modèle de détection d'émotions ou de sentiments avec fastapi ou streamlit
Développeur IA & ML, NLP et modélisation prédictive
À propos de ce service
Je vais créer un modèle professionnel de détection d’émotions ou de sentiments basé sur l’IA en utilisant Python, NLP et Machine Learning
Je conçois des modèles NLP personnalisés qui détectent des émotions telles que la joie, la tristesse, la colère, la neutralité, la surprise ou la peur à partir de texte. En utilisant le machine learning et Python, je propose des solutions adaptées en trois forfaits.
Ce que vous obtenez :
- Modèle NLP entraîné sur mesure (détection de sentiments/émotions)
- Code Python propre avec Scikit-learn/TensorFlow
- Backend FastAPI ou application web Streamlit
- Prétraitement du texte et rapport de performance du modèle
- Documentation complète
Forfaits :
BASIC - Classificateur de sentiments (Positif/Négatif/Neutre) - 3 jours
STANDARD - Détection d’émotions (4-5 émotions + FastAPI/Streamlit) - 5 jours
PREMIUM - Solution NLP complète (jeu de données personnalisé + application complète) - 7 jours
Je fournis le code source avec documentation. Un guide de déploiement de base (PDF) est inclus. La mise en ligne et le service de déploiement en direct ne sont pas inclus.
Pourquoi me choisir :
- Spécialiste en Python AI/ML
- Code propre et documenté
- Expertise en FastAPI & Streamlit
- Communication claire
- Garantie de satisfaction
Je fournis des solutions NLP robustes et bien documentées pour vos projets.
Langage de programmation:
Python
Frameworks:
Scikit-learn
•
keras
•
Panda
APIs:
Autres
Outils:
Jupyter Notebook
•
opencv
•
tensorflow
•
Excel
•
MLflow
•
Autres
Mon portfolio
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FAQ
Traduction automatique
Que dois-je fournir pour commencer ?
Veuillez fournir votre jeu de données (CSV/texte). Si vous n'en avez pas, je peux utiliser un jeu de données public.
Vais-je obtenir le code source ?
Oui ! Tous les packages incluent le code source Python complet et la documentation.
Pouvez-vous héberger l'application pour moi ?
L'hébergement n'est pas inclus. Je fournis le code source complet avec un guide de déploiement pour des plateformes comme Hugging Face Spaces, Render ou Heroku afin que vous puissiez héberger vous-même. Comme ce n'est pas mon métier, il est optionnel pour moi de vous guider, je vous donne simplement le code source.
Quels frameworks utilisez-vous ?
Python, Scikit-learn, NLTK, FastAPI, et Streamlit.
Pouvez-vous créer une application web ?
Oui ! Je peux réaliser une application FastAPI ou Streamlit pour des prédictions.

