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Ich führe NLP-Stimmungsanalyse und Themenmodellierung mit Python durch
Dein AI-Ingenieur für generative und prädiktive Modelle
Ich bin Illiyin Ashraf, ein AI-Ingenieur, der sich auf GPU-beschleunigte Computer Vision und private LLM-Systeme spezialisiert hat. Ich entwickle produktionsreife AI-Lösungen lokal auf High-VRAM-GPUs,...
Über diesen Service
Möchtest du rohen Text in bedeutungsvolle Erkenntnisse verwandeln oder intelligente, textbasierte Lösungen entwickeln?
Ich bin ein NLP-Spezialist, der mit Python und transformerbasierten Modellen arbeitet, um Unternehmen, Startups und Forschern zu helfen, Textdaten genau und zuverlässig zu analysieren, zu klassifizieren und daraus Wert zu ziehen. Mein Fokus liegt auf der Bereitstellung sauberer, reproduzierbarer und praktischer NLP-Lösungen, die über Experimente hinaus skalieren.
Meine angebotenen Dienste
- Stimmungsanalyse für Bewertungen, Umfragen und soziale Medien
- Themenmodellierung mit BERTopic, LDA oder NMF
- Textklassifikation mit ML oder Deep Learning (BERT, RoBERTa, DistilBERT)
- Themenanalyse, um verborgene Muster und Trends aufzudecken
- Name-Entity-Recognition (NER) für strukturierte Datenerfassung
- Maßgeschneiderte NLP-Lösungen inklusive Keyword-Extraktion, Clustering und Zusammenfassung
- LLM / GenAI-Integrationen mit LangChain und Prompt-Workflows
Warum mich wählen?
- Pünktliche Lieferung mit klarer Kommunikation
- Maßgeschneiderte Lösungen für deine Daten und Ziele
- Hochwertiger, gut dokumentierter und reproduzierbarer Code
- Bewährte Kundenzufriedenheit und wiederkehrende Kunden
Tools: Python, Pandas, NumPy, Scikit-learn, Hugging Face, NLTK, Gensim, BERTopic, LangChain
Hinweis: Kontaktiere mich vor der Bestellung, um dein Projekt zu besprechen
Technologie:
Excel
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Google Sheets
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Python
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SQL
Mein Portfolio
FAQ
Automatische Übersetzung
Was benötigen Sie von mir, um zu beginnen?
Bitte teile deine rohen Textdaten (CSV, TXT oder JSON) zusammen mit einer kurzen Beschreibung deiner Projektziele. Falls bereits Labels oder Kategorien existieren, füge diese ebenfalls bei. Ich würde auch eine kurze deliverables.txt schätzen, in der die Erwartungen beschrieben sind, damit ich sie als klare Projektroadmap und Deli folgen kann.
Können Sie mit großen Datensätzen umgehen?
Ich kann auch Datensätze mit bis zu Hunderttausenden von Texten mit optimiertem Batch-Processing verarbeiten.
