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Crearé modelos personalizados de procesamiento de lenguaje natural y análisis de sentimientos en python
Ingeniero de IA y ML
¡Hola, soy Atta! Soy ingeniero en IA y aprendizaje automático, especializado en convertir datos en software funcional. Ya sea que necesites modelos predictivos de ML, pipelines personalizados de NLP p...
Acerca de este Servicio
¿Buscas analizar datos de texto o audio, transcribir discursos o crear modelos de clasificación de IA personalizados? ¡Estás en el lugar correcto!
Soy ingeniero de Machine Learning especializado en NLP, análisis de texto y audio AI en Python. Construyo pipelines de extremo a extremo adaptados a tu conjunto de datos usando las bibliotecas modernas de texto y voz.
Lo que ofrezco:
- Preprocesamiento de texto y audio: Tokenización, lematización, eliminación de palabras vacías, limpieza y procesamiento de señales de audio.
- Speech y audio NLP: Transcripción de audio usando OpenAI Whisper, extracción de características de audio (MFCCs/Spectrogramas con Librosa) y análisis de datos de voz.
- Análisis de sentimientos: Análisis de sentimientos basado en reglas con VADER, puntuación de reseñas de clientes y análisis de retroalimentación social.
- Clasificación de texto: Categorización de temas, detección de spam y reconocimiento de intención usando algoritmos de Scikit-Learn (Naive Bayes, Random Forest, XGBoost).
- Integración de API local: Empaquetar tu pipeline de texto o audio en un endpoint ligero de FastAPI (app.py).
Pila tecnológica:
- Lenguaje: Python
- Bibliotecas: Whisper, Librosa, Scikit-Learn, NLTK, SpaCy, Pandas
- Entorno: Google Colab / Jupyter Notebooks (.ipynb)
- API: FastAPI
Por favor, envíame un mensaje con los detalles de tu proyecto antes de hacer un pedido.
Lenguaje de programación:
Python
Marcos:
Scikit-learn
•
Panda
•
Otros
API:
Otros
Herramientas:
Jupyter Notebook
•
Colab
Mi porfolio
Otros servicios de Ciencia de datos y aprendizaje automático que ofrezco
FAQ
Traducción automática
¿En qué formatos recibiré mis entregables finales?
Recibirás un cuaderno de Google Colab limpio y completamente comentado (.ipynb) o scripts de Python independientes (.py), junto con archivos de modelos entrenados (.pkl / .joblib), scripts de procesamiento de audio y métricas de evaluación del modelo.
¿Puedes procesar datos de voz y audio junto con texto?
¡Sí! Uso OpenAI Whisper para transcripción de voz a texto con alta precisión y Librosa para extracción de características de audio (MFCCs, espectrogramas). Puedo introducir datos de voz transcritos directamente en modelos de sentimiento como VADER o clasificadores de texto personalizados.
¿Ofreces despliegue en la nube para modelos o pipelines de audio?
No, no ofrezco hosting en la nube (AWS/GCP/Heroku). Sin embargo, puedo empaquetar tu modelo completo de procesamiento de texto o audio en un script de FastAPI limpio y ligero para uso local (app.py), listo para integración local.
¿Qué dataset o formatos de archivo debo proporcionar?
Para datos de texto, acepto formatos CSV, JSON, Excel o TXT. Para procesamiento de audio, puedes subir archivos WAV, MP3 o FLAC directamente o compartir un enlace de descarga de Google Drive.
