Ich erstelle ein NLP-Modell für Sentiment-Analyse und Textklassifikation
"Machine Learning Engineer, Bildklassifikation, NLP, Python
Über diesen Service
Hast du Textdaten, die automatisch kategorisiert werden sollen?
Ich erstelle ein maßgeschneidertes KI-Modell, das deine Texte liest und sie in die Kategorien einordnet, die du für Support-Tickets, E-Mails, Bewertungen, Umfrageantworten oder andere Texte brauchst.
Spezialisiert auf Sentiment-Analyse, E-Mail-Kategorisierung und Kundenfeedback-klassifikation mit DistilBERT und Python.
Du schickst mir deine gelabelten Textdaten, ich baue ein funktionierendes Modell, das speziell auf deine Daten trainiert wird. Technisches Wissen ist auf deiner Seite nicht erforderlich.
Was du bekommst:
- Maßgeschneidertes Textklassifikationsmodell, das auf deinen genauen Daten trainiert wurde
- Klare Genauigkeitsberichte, die zeigen, wie gut es funktioniert
- Sauberer Python-Code, den du wiederverwenden kannst
- Eine Revision inklusive
Was ich von dir brauche:
- Deine Textdaten mit Labels
- In welche Kategorien du klassifizieren möchtest
Sende mir zuerst eine Nachricht, wenn du unsicher bist. Ich sage dir ehrlich, ob dein Projekt gut passt.
Programmiersprache:
Python
•
Colab
Frameworks:
scikit-learn
•
PyTorch
•
Panda
Tools:
Jupyter-Notizbuch
•
tensorflow
•
Colab
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FAQ
Automatische Übersetzung
In welchem Format sollte mein Textdatensatz vorliegen?
CSV-Format funktioniert am besten mit einer Textspalte und einer Label-Spalte. Zum Beispiel eine Bewertungs-Spalte und eine Sentiment-Spalte mit positiven oder negativen Labels.
Wie viel Daten brauche ich?
Mindestens 500-1000 gelabelte Beispiele werden für gute Ergebnisse empfohlen. Mehr Daten bedeuten in der Regel eine bessere Genauigkeit.
