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Haré aplicaciones web en Python para clasificación de texto con aprendizaje automático usando Streamlit
Ingeniero de IA aplicada
Soy un Ingeniero de IA Aplicada enfocado en aplicaciones prácticas de IA y soluciones de aprendizaje automático.
Usando Python, scikit-learn y Streamlit, desarrollo modelos predictivos y aplicaciones...
Acerca de este Servicio
¿Necesitas una aplicación web para clasificar texto?
Construyo apps de clasificación de texto usando Python, Streamlit y scikit-learn, con análisis de sentimiento como caso de uso principal.
Qué puede hacer la app
- Clasificar texto individual y devolver una etiqueta prevista.
- Procesar archivos CSV seleccionando la columna de texto (Standard/Premium).
- Proporcionar predicciones descargables y gráficos de resumen (Premium).
- Predecir etiquetas predefinidas en lugar de generar respuestas abiertas.
Proyecto de ejemplo: Una app de sentimiento en redes sociales que clasifica el texto como Positivo, Neutral o Negativo.
Opciones de paquetes
Basic utiliza un modelo de sentimiento ya entrenado para entradas de texto individuales solamente; no se entrena de nuevo con tus datos. Standard entrena un clasificador de texto a partir de un conjunto de datos etiquetado y soporta predicciones individuales y por lotes CSV. Premium añade la comparación de hasta 2 modelos, ajuste y un panel de resultados.
Antes de pedir
Comparte tu objetivo, texto de muestra, etiquetas esperadas y un conjunto de datos etiquetado para entrenamiento personalizado. Confirmaré el alcance antes de empezar.
Nota: Los resultados dependen de la calidad de los datos y del dominio del texto; no se garantiza una precisión específica. Se excluye hosting, autenticación, bases de datos, sistemas de pago e integraciones complejas. Clasificación basada en LLM
Experiencia:
Clasificación
•
Análisis de sentimientos
Lenguaje de programación:
Python
Marcos:
Scikit-learn
•
Otros
Herramientas:
Jupyter Notebook
•
Colab
Mi porfolio
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FAQ
Traducción automática
¿Qué necesitas de mí para empezar?
Por favor comparte tu objetivo del proyecto, texto de muestra, etiquetas esperadas y cualquier conjunto de datos relevante. El entrenamiento de un modelo personalizado requiere un conjunto de datos etiquetado adecuado. Confirmaré el alcance antes de empezar.
¿Qué tipos de texto puede clasificar tu app?
La app puede tomar análisis de sentimiento y tareas de clasificación de texto adecuadas, como asignar categorías predefinidas. La viabilidad depende de tus requisitos, datos y el paquete seleccionado.
¿Qué incluye el paquete básico?
El paquete básico utiliza un modelo de sentimiento ya existente para entradas de texto individuales. Incluye la interfaz de Streamlit, predicciones de sentimiento, código fuente y instrucciones de configuración. El entrenamiento de modelos personalizados y el análisis por lotes en CSV quedan excluidos.
¿Puedes entrenar un modelo usando mi propio conjunto de datos?
Sí. Standard y Premium incluyen entrenamiento de clasificador de texto personalizado usando un conjunto de datos etiquetado adecuado. El conjunto de datos debe contener ejemplos de texto y sus etiquetas correctas.
¿Puedo subir un CSV y analizar múltiples registros de texto?
Sí. Standard y Premium soportan cargas de CSV, selección de la columna de texto, predicciones por lotes, vistas previas de resultados y descargas de predicciones. El tamaño de archivo y la idoneidad del conjunto deben mantenerse dentro del alcance acordado.
¿Cuál es la diferencia entre Estándar y Premium?
Standard incluye un clasificador de texto entrenado y análisis por lotes en CSV. Premium añade la comparación de hasta dos modelos, ajuste del modelo seleccionado y un panel con gráficos y estadísticas resumidas.
¿Puedes garantizar una precisión específica?
No. Los resultados dependen de la calidad de los datos, la consistencia de las etiquetas, el dominio del texto y la idoneidad del modelo. Evaluaré el modelo con métricas adecuadas cuando se incluya el entrenamiento del modelo.
¿Vas a alojar la aplicación en línea?
El hosting y el despliegue en la nube no están incluidos en los paquetes estándar. El entregable es una aplicación Streamlit con código fuente e instrucciones para ejecutarla localmente.
¿Construyes chatbots con LLM o añades autenticación y bases de datos?
Estas funciones quedan fuera del alcance estándar. La clasificación basada en LLM puede discutirse por separado, pero se debe confirmar la viabilidad, los requisitos del proveedor y posibles costos de API antes de aceptar el proyecto.
