Vou construir um modelo de análise de sentimento usando NLP e ML

Algumas informações foram traduzidas automaticamente.

Índia

Eu falo Hindi, Inglês, Espanhol

Ciência de Dados, Machine Learning, Soluções de IA

Oi, eu sou o Neil, um Desenvolvedor de Ciência de Dados e Machine Learning apaixonado por resolver problemas do mundo real com dados. Ajudo empresas, startups e estudantes a construir modelos de ML, a...
Sobre este Serviço

Tá tendo dificuldade em entender avaliações de clientes, tweets ou feedback em grande escala? Eu vou criar um modelo personalizado de análise de sentimento que classifica textos como positivo, negativo ou neutro com métricas de precisão reais, não achismos.


O que você recebe:

Limpeza e pré-processamento dos seus dados brutos

Modelo TF-IDF + Regressão Logística treinado com SEUS dados

Relatório de precisão, F1-score e matriz de confusão

Visualizações claras (distribuição de sentimento, nuvens de palavras)

Opcional: endpoint API ao vivo (FastAPI) para sua equipe ou app fazerem chamadas de previsão em tempo real


Já apliquei essa abordagem em produção, incluindo um serviço de sentimento deployado com FastAPI, então você vai receber uma pipeline funcionando e testada, não um tutorial copiado e colado.


Perfeito para: análise de avaliações de produtos, monitoramento de redes sociais, triagem de tickets de suporte ao cliente, acompanhamento de sentimento de marca, análise de respostas de pesquisas.


Envie seu dataset (CSV, Excel ou texto bruto) e eu começo imediatamente. Tem dúvidas antes de pedir? Mande uma mensagem, posso te ajudar a escolher o pacote certo para o tamanho dos seus dados e seus objetivos.

Especialidade:

Classificação

Churn

agrupamento

classificação

Linguagem de programação:

Python

SQL

Colab

NoSQL

MLflow

Frameworks:

Scikit-learn

DeepPy

Google ML Kit

keras

PyTorch

APIs:

API do Google Cloud Vision

API do Azure Face

Ferramentas:

caderno Jupyter

opencv

OpenNN

fluxo tensor

Excel

Outros serviços de Ciência de dados e ML que eu ofereço