Ich werde BERT für Sentimentklassifikation und Inferenz feinabstimmen

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ahmed_ml22
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M Ahmed Imtiaz
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fine tune bert for sentiment classification and inference
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Über diesen Service

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Ich werde ein BERT (Hugging Face) Modell für Sentiment- oder Textklassifikationsaufgaben feinabstimmen und einen einsatzbereiten Modell-Checkpoint, Tokenizer, Inferenzskript und Evaluierungsnotizbuch liefern. Dazu gehören Datenvorverarbeitung, Label-Codierung, Trainingsschleife, Evaluierungsmetriken (Präzision/Recall/F1) und Anweisungen für die lokale Inferenz.

Lieferumfang:

  • Trainierter Modell-Checkpoint und Tokenizer (PyTorch/Hugging Face Format)
  • Jupyter-Notebook mit Trainings- und Evaluierungsschritten
  • predict.py für einfache Inferenz (Modell + Tokenizer laden)
  • Kurzbericht zur Evaluierung und Vorschläge zur Leistungsverbesserung (Datenaugmentation, Klassenbalancierung, Hyperparameter)


  • KI-Engine

    • GPT
    • tensorflow
    • Bert

  • Programmiersprache

    • Python

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M Ahmed Imtiaz
  • AusPakistan
  • Mitglied seitSept. 2025

  • Sprachen

    Urdu, Englisch
I’m an ML engineer who builds fast, production-ready prototypes and clean data pipelines. My hands-on experience includes BERT fine-tuning for sentiment and text classification, graph-based recommenders (Node2Vec / GraphSAGE), and wrapping models into FastAPI endpoints with Docker. I focus on reproducible deliverables: Jupyter notebooks, model checkpoints, inference scripts, and clear run instructions so clients can validate and extend work easily. For example, in my DamTechhub internship I improved a GraphSAGE recommender’s validation AUC and produced a working FastAPI inference endpoint.

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