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vou construir aplicações web em Python para classificação de texto com ML usando Streamlit
Engenheiro de IA aplicado
Sou um Engenheiro de IA aplicada, focado em aplicações práticas de IA e soluções de aprendizado de máquina.
Usando Python, scikit-learn e Streamlit, eu gero modelos preditivos e aplicações de ML inte...
Sobre este Serviço
Precisa de um web app para classificar textos?
Eu crio apps de classificação de texto usando Python, Streamlit e scikit-learn, com análise de sentimento como caso de uso principal.
O que o app pode fazer
- Classificar texto individual e retornar uma etiqueta prevista.
- Processar arquivos CSV selecionando a coluna de texto (Standard/ Premium).
- Fornecer previsões baixáveis e gráficos de resumo (Premium).
- Predizer etiquetas predefinidas em vez de gerar respostas abertas.
Projeto de exemplo: Um app de sentimento para redes sociais que classifica o texto como Positive, Neutral ou Negative.
Opções de pacote
Basic usa um modelo de sentimento existente treinado apenas para entradas de texto individuais; não é re-treinado com seus dados. Standard treina um classificador de texto a partir de um conjunto de dados rotulado e suporta previsões individuais e em lote CSV. Premium adiciona comparação de até 2 modelos, ajuste fino e um painel de resultados.
Ao fazer o pedido
Compartilhe seu objetivo, texto de amostra, rótulos esperados e um conjunto de dados rotulado para treinamento personalizado. Vou confirmar o escopo antes de começar.
Observação: Os resultados dependem da qualidade dos dados e do domínio do texto; precisão específica não é garantida. Hospedagem, autenticação, bancos de dados, sistemas de pagamento e integrações complexas estão excluídos. Classificação baseada em LLM
Especialidade:
Classificação
•
Análise de sentimento
Linguagem de programação:
Python
Frameworks:
Scikit-learn
•
Outros
Ferramentas:
caderno Jupyter
•
Colab
Meu portfólio
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Perguntas frequentes
Tradução automática
O que você precisa de mim para começar?
Por favor, compartilhe seu objetivo do projeto, texto de exemplo, etiquetas esperadas e qualquer conjunto de dados relevante. Treinamento de modelo personalizado exige um conjunto de dados rotulado adequado. Vou confirmar o escopo antes de começar.
Quais tipos de texto seu app pode classificar?
O app pode oferecer análise de sentimento e tarefas de classificação de texto adequadas, como atribuir categorias pré-definidas ao texto. A viabilidade depende de seus requisitos, dados e do pacote escolhido.
O que está incluso no pacote Básico?
Basic usa um modelo de sentimento existente adequado para entradas de texto individuais. Inclui a interface Streamlit, previsões de sentimento, código-fonte e instruções de configuração. Treinamento de modelo personalizado e análise em lote de CSV ficam excluídos.
Você consegue treinar um modelo usando meu próprio conjunto de dados?
Sim. Standard e Premium incluem treinamento personalizado de classificador de texto usando um conjunto de dados rotulado adequado. O conjunto de dados precisa conter exemplos de texto e seus rótulos corretos.
Posso enviar um CSV e analisar várias entradas de texto?
Sim. Standard e Premium suportam uploads de CSV, seleção da coluna de texto, previsões em lote, visualização de resultados e previsões para download. O tamanho do arquivo e a adequação do conjunto de dados devem permanecer dentro do escopo acordado.
Qual a diferença entre Standard e Premium?
Standard inclui um classificador de texto treinado e análise em lote de CSV. Premium adiciona comparação de até dois modelos, ajuste do modelo escolhido e um painel com gráficos e estatísticas resumidas.
Você pode garantir uma precisão específica?
Não. Os resultados dependem da qualidade dos dados, consistência de rótulos, domínio do texto e adequação do modelo. Vou avaliar o modelo usando métricas adequadas quando o treinamento do modelo estiver incluso.
Você vai hospedar o aplicativo online?
Hospedagem e implantação na nuvem não estão incluídas nos pacotes padrão. O entregável é uma aplicação Streamlit com código-fonte e instruções para rodá-la localmente.
Você constrói chatbots com IA ou adiciona autenticação e bancos de dados?
Essas features ficam fora do escopo padrão. A classificação baseada em IA pode ser discutida separadamente, mas é preciso confirmar viabilidade, requisitos do provedor e potenciais custos de API antes de aceitar o projeto.
