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Crearé modelos personalizados de procesamiento de lenguaje natural y análisis de sentimientos en python
Ingeniero de IA y ML
Soy ingeniero en Machine Learning con experiencia en desarrollar soluciones de machine learning, deep learning, computer vision y procesamiento de lenguaje natural (NLP) usando Python. Creo modelos co...
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.
