Vou fazer análise de sentimento, análise de texto e classificação de texto com IA

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Paquistão

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Soluções de IA e ML de especialista, ajuste fino, previsões e mais!

Sou Kamran Ullah Afaq, engenheiro experiente em IA e aprendizado de máquina, especializado em ajuste fino de modelos, análise preditiva e soluções de NLP. Ajudo empresas e indivíduos a construir model...
Sobre este Serviço

Vou oferecer serviços profissionais de PLN, análise de texto, análise de sentimento, classificação de texto, modelagem de tópicos e mineração de texto usando Python e ferramentas modernas de aprendizado de máquina. Se você tem avaliações de clientes, respostas de pesquisas, comentários em redes sociais, tickets de suporte, documentos, feedback de produtos ou dados de texto empresarial, posso ajudar a extrair insights úteis e criar uma solução confiável de PLN.

Meus serviços incluem pré-processamento de texto, limpeza de dados, análise de sentimento, extração de palavras-chave, reconhecimento de entidades nomeadas, classificação de texto, modelagem de tópicos, sumarização de texto, análise de documentos, análise de avaliações, detecção de spam, classificação de intenção e desenvolvimento de modelos de PLN personalizados.

Trabalho com Python, scikit-learn, Pandas, NumPy, NLTK, spaCy, Gensim, Hugging Face, BERT, transformers, TF-IDF, Word2Vec, modelos de aprendizado de máquina e deep learning.

Você receberá código fonte limpo, notebooks ou scripts organizados, avaliação de modelos, resultados claros e documentação para que possa entender e usar a solução facilmente.

  • Por favor, entre em contato comigo antes de fazer seu pedido para discutir seu conjunto de dados, objetivo, tipo de tarefa, prazo e o melhor pacote.

Especialidade:

Feature learning

Classificação

agrupamento

Linguagem de programação:

Python

R

MATLAB

Colab

MLflow

Frameworks:

Scikit-learn

DeepPy

keras

PyTorch

Panda

APIs:

IA de Visão Computacional da Microsoft

Amazon Rekognition

Ferramentas:

caderno Jupyter

opencv

fluxo tensor

Excel

MLflow

Colab

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