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Vou criar modelos de NLP personalizados usando bert, transformers e spacy
Especialista em IA e Engenharia de NLP
Sou engenheiro de IA/ML especializado em Sistemas Agentes escaláveis, RAG e ML informado por Física. Com forte formação em matemática (Medalha de Prata VPhO) e experiência em produção em AgTech & Web3...
Sobre este Serviço
Você precisa de um sistema de NLP que seja preciso, escalável e pronto para produção?
Sou um Engenheiro de IA especializado em Deep Learning e NLP. Construo pipelines robustos que transformam textos não estruturados em dados estruturados e valiosos, garantindo alto desempenho em tarefas complexas de negócios.
Serviços especializados:
- Reconhecimento de Entidades Nomeadas (NER) personalizado: Extrair entidades específicas onde modelos prontos falham.
- Classificação avançada de textos: categorização multi-label ou hierárquica para e-mails, tickets de suporte e documentos legais.
- Segmentação semântica: dividir inteligentemente documentos longos com base no significado e contexto.
- Limpeza e pré-processamento de dados: pipelines rigorosos para preparar seus dados para treinamento.
️ Stack de tecnologia:
- Modelos: BERT, RoBERTa, DistilBERT, Spacy v3.
Meu padrão de engenharia:
- Abordagem científica: Analiso a distribuição de dados e otimizos para métricas críticas relevantes para seus KPIs.
- Qualidade de produção: Entrego código modular, bem documentado, fácil de integrar e manter, não apenas scripts experimentais.
POR FAVOR, envie uma mensagem antes de fazer o pedido Vamos discutir seu conjunto de dados e requisitos específicos para determinar a melhor abordagem arquitetônica.
Linguagem de programação:
Python
•
Colab
Frameworks:
Scikit-learn
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keras
•
PyTorch
Ferramentas:
caderno Jupyter
•
fluxo tensor
•
Colab
Meu portfólio
Outros serviços de Ciência de dados e ML que eu ofereço
Perguntas frequentes
Tradução automática
O que exatamente está incluído no pacote básico?
O pacote Básico foi criado como um Estudo de Viabilidade & Protótipo. Vou auditar seu conjunto de dados, limpar uma amostra e criar um script/modelo de baseline para mostrar resultados potenciais. Você recebe o script em Python e um relatório sobre a qualidade dos dados.
Como você mede o desempenho do modelo?
Eu não apenas adivinho. Uso métricas padrão da indústria como F1-Score, Precisão e Recall. Para cada projeto, forneço um relatório detalhado de avaliação (incluindo uma Matriz de Confusão) para que você saiba exatamente como o modelo se sai em dados não vistos.
