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Vou criar um modelo de IA personalizado para NLP e ciência de dados
Chatbots de IA e soluções de PLN para o seu negócio com RAG
Sou Noman Ashraf, um engenheiro de IA com mestrado em Ciência de Dados, especializado em NLP, LangChain e sistemas RAG. Crio soluções inteligentes de IA para automatizar tarefas e aumentar o desempenh...
Sobre este Serviço
Desbloqueie o poder dos dados com meus serviços profissionais de aprendizado de máquina! Eu sou Noman Ashraf, um engenheiro de aprendizado de máquina qualificado com mestrado em Ciência de Dados. Especializo-me em criar soluções personalizadas em Processamento de Linguagem Natural (PLN), modelagem preditiva e deep learning. Desde desenvolver sistemas de recomendação inteligentes até implementar análise de sentimento avançada e detecção de objetos, estou dedicado a transformar suas ideias em aplicações impactantes. Vamos colaborar para elevar seu projeto com técnicas de aprendizado de máquina de ponta e insights baseados em dados!
Linguagem de programação:
Python
•
MATLAB
•
MLflow
Ferramentas:
caderno Jupyter
•
opencv
•
fluxo tensor
•
Excel
•
MLflow
•
Colab
Tecnologia:
Python
•
scikit-learn
•
Colab
•
caderno Jupyter
•
Pandas
•
Excel
Meu portfólio
Outros serviços de Ciência de dados e ML que eu ofereço
Perguntas frequentes
Tradução automática
Em que tipo de projetos você se especializa?
Eu me especializo em várias áreas de aprendizado de máquina, incluindo Processamento de Linguagem Natural (PLN), modelagem preditiva e deep learning. Minha expertise abrange o desenvolvimento de sistemas de recomendação, ferramentas de análise de sentimento, aplicações de detecção de objetos e muito mais.
Como você garante a qualidade e a eficácia dos seus modelos de aprendizado de máquina?
Prioritizo a qualidade empregando as melhores práticas no desenvolvimento de modelos, incluindo pré-processamento completo de dados, engenharia de recursos e ajuste de hiperparâmetros. Também realizo validações extensas usando técnicas como validação cruzada para garantir que o modelo tenha um bom desempenho em dados não vistos.
