Eu vou desenvolver modelos de classificação de texto e imagem com python
Engenheiro de Machine Learning para Agentes LLM RAG e Automação em Python
Sobre este Serviço
Transforme seu texto ou imagens rotulados em um modelo de classificação prático em Python. Sou engenheiro de IA/ML com mais de 4 anos de experiência em Python, NLP e desenvolvimento de APIs.
Posso ajudar com análise de sentimento, detecção de spam, rotulagem de tópicos ou reconhecimento de categorias de imagem. Cada pacote cobre UMA tarefa de classificação de texto OU imagem acordada.
Básico: modelo de referência, até 2 classes / 1.000 amostras rotuladas.
Padrão: modelo ajustado, até 5 classes / 5.000 amostras rotuladas, com avaliação e análise de erros.
Premium: até 10 classes / 10.000 amostras rotuladas, além de um endpoint de previsão FastAPI e configuração Docker.
Todos os pacotes incluem pré-processamento básico, código fonte em Python, modelo salvo, instruções de configuração e métricas de avaliação reservadas. A escolha do modelo depende dos seus dados e do orçamento de computação acordado. A precisão é medida, não garantida.
Você fornece um conjunto de dados rotulado que tem permissão para usar. Rotulagem de dados, computação paga, hospedagem, implantação na nuvem, autenticação e integrações ao vivo requerem escopo separado. Revisões cobrem a tarefa acordada.
Por favor, envie uma mensagem com dados de exemplo, rótulos de classe e seu objetivo antes de fazer o pedido, assim podemos confirmar a viabilidade.
Linguagem de programação:
Python
Meu portfólio
Perguntas frequentes
Tradução automática
Um pacote inclui classificação de texto e imagem?
Não. Cada pacote cobre uma tarefa de classificação de texto OU imagem em um conjunto de dados acordado. Se precisar de ambos, envie uma mensagem para uma oferta personalizada com escopo e entregas separados.
Que dataset preciso fornecer?
Forneça texto rotulado em CSV/JSON ou imagens rotuladas em pastas com um arquivo de rótulo. Inclua definições de classe e contagem de amostras. Você deve ter permissão para usar os dados. Coleta e rotulagem de dados estão fora dos pacotes; compartilhe uma amostra antes de fazer o pedido.
Você pode garantir uma precisão específica?
Não. O desempenho depende do tamanho do conjunto de dados, qualidade dos rótulos, equilíbrio das classes e dificuldade da tarefa. Eu reporto métricas reservadas como precisão, recall, F1 e matriz de confusão, e concordamos com metas de avaliação realistas após revisar seus dados de exemplo.
