Explorar las categorías
Explora
Fiverr Pro
Español
$
USD
Construiré modelos de NLP para clasificación de texto y extracción de documentos
Ingeniero de Machine Learning, Agentes de IA, MCP y Visión por Computadora
Construyo agentes de AI, servidores MCP, modelos de visión por computadora y pipelines de automatización de documentos. Tengo más de 7 años de experiencia en análisis de datos, automatización y sistem...
Acerca de este Servicio
Construyo pipelines de procesamiento de NLP y documentos para clasificación de texto, extracción estructurada y automatización de flujos de trabajo.
Dependiendo de tu tarea, preparo y etiqueto datos, ajusto un modelo transformer o uso un pipeline de extracción con LLM, valido campos y entrego código en Python o un servicio FastAPI.
Mi trabajo en adquisiciones incluye clasificación de elegibilidad con Macro F1 0.9639 y 96.4% de precisión, y pipelines de extracción de documentos que procesan aproximadamente 2000 avisos por día. Estos son resultados de proyectos específicos, no garantías para datos nuevos.
El alcance puede incluir procesamiento de PDF, HWP/HWPX o texto, salidas en JSON o CSV, validación de campos, evaluación e instrucciones de despliegue. La OCR y diseños inusuales deben discutirse antes de ordenar.
Por favor, envía archivos representativos, campos o etiquetas requeridas, volumen de datos y tu entorno objetivo. Acordaremos entregables y criterios de aceptación antes de comenzar el trabajo.
Mi porfolio
Otros servicios de Ciencia de datos y aprendizaje automático que ofrezco
FAQ
Traducción automática
¿Qué experiencia relevante en NLP tienes?
He construido clasificadores de elegibilidad en adquisiciones usando RoBERTa y LoRA, pipelines de extracción de documentos y modelos INT8 ONNX servidos a través de FastAPI. Mi trabajo abarca preparación de datos, evaluación y despliegue, con resultados medidos por separado para cada tarea.
¿Y si tengo muy pocos datos etiquetados?
Podemos considerar transfer learning, supervisión débil o una línea base con LLM, dependiendo de la tarea. Inspeccionaré ejemplos representativos y evaluaré en datos reservados. Solo una muestra pequeña no garantiza precisión confiable.
¿También puedes manejar la recopilación de datos?
La preparación o recopilación de datos puede incluirse cuando las fuentes, el acceso autorizado y los campos requeridos se acuerden con anticipación. Los formatos de documentos y las necesidades de OCR deben revisarse con archivos de muestra antes de confirmar el alcance.
¿Qué precisión pueden tener los modelos?
La precisión depende de la tarea, las etiquetas, la calidad de los datos y la división de evaluación. Establecemos una línea base y medimos en muestras reservadas usando métricas apropiadas como precisión, recall y F1. Los resultados de proyectos pasados no garantizan un nuevo conjunto de datos.
