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Ich führe NLP, Sentiment-Analyse, Textklassifikation und LLM-Feinabstimmung in Python durch
Pakistan
Ich spreche Spanisch, Französisch, Deutsch, Italienisch, Arabisch, Russisch, Chinesisch, Urdu
116 Aufträge abgeschlossen
PhD AI-Ingenieur, AI-Chatbots, AI-Agenten, ML, Flutter AI-Apps, DevOps
Ich bin ein PhD-AI-Ingenieur, der KI-Chatbots, KI-Agenten und ML-Modelle für Unternehmen entwickelt. Als Dozent für Softwaretechnik mit über 8 Jahren Erfahrung und mehr als 100 realisierten Projekten ...
Über diesen Service
Brauchst du eine Million Bewertungen zu verstehen, Dokumente zu klassifizieren oder ein LLM auf deine Firmendaten feinzujustieren? Ich baue NLP- und LLM-Lösungen in Python.
Ich bin AI-Ingenieur und Doktorand mit über 8 Jahren Erfahrung in NLP, maschinellem Lernen und generativer KI.
Was ich mache:
- Stimmungsanalyse von Bewertungen, Umfragen und Social Media mit Themenschwerpunkten zu Beschwerden
- Textklassifikation, Topic Modeling und Intent Detection
- Named Entity Recognition (NER) und Informationsextraktion
- Zusammenfassung und Extraktion von Schlüsselwörtern
- LLM-Feinabstimmung: Llama, Mistral, Qwen mit LoRA/QLoRA oder OpenAI-Feinabstimmung
- Private LLM-Bereitstellung für vertrauliche Daten
- Mehrsprachige NLP (Englisch, Arabisch und mehr)
Tools: Hugging Face Transformers, PyTorch, spaCy, NLTK, scikit-learn, LangChain, OpenAI, vLLM, FastAPI.
Du bekommst:
Klare Ergebnisse (Excel und Diagramme), Evaluationsmetriken, ein Jupyter-Notebook oder API und eine verständliche Zusammenfassung der Ergebnisse in einfachem Englisch.
Bestelle das Basic-Paket für einen Review-Stimmungsbericht oder schreib mir eine Nachricht mit deinen Textdaten und deinem Ziel.
Mein Portfolio
Meine weiteren Dienstleistungen im Bereich Datenwissenschaft & ML
FAQ
Automatische Übersetzung
Kannst du Rezensionen von Google, Amazon oder Lieferservices analysieren?
Ja. Sende mir einen CSV/Excel-Export oder ich sammle öffentliche Bewertungen, wo die Seite das erlaubt.
Nur Stimmung oder auch die Gründe dahinter?
Beides: positiv/negativ/neutral plus die Hauptbeschwerde- und Lobthemen, nach Branche, Produkt oder Monat aufgeschlüsselt.
Soll ich ein LLM feinabstimmen oder RAG verwenden?
Verwende RAG, wenn das Modell deine Fakten braucht; feineinstellen, wenn es dein Stil, dein Format oder deine Domänen-Sprache braucht. Ich empfehle dir nach Blick auf deine Daten eine Option.
Kann das feinabgestimmte Modell privat laufen?
Ja. Open-Source-Modelle (Llama/Mistral) können auf deinem eigenen Server oder in der Cloud laufen, und deine Daten verlassen deine Umgebung nie.
Welche Sprachen unterstützen Sie?
Englisch plus mehrsprachige Modelle (Arabisch, Urdu, Französisch, Spanisch und mehr).
Was muss ich bereitstellen?
Deine Textdaten (CSV/Excel/JSON) und bei benutzerdefinierten Modellen einige beschriftete Beispiele. Ich helfe dir beim Labeln.
