Crearé modelos de sentimiento y clasificación en NLP
Ingeniero de IA
Acerca de este Servicio
Construyo modelos de NLP que funcionan con datos de texto reales y desordenados. Con 4 años en aprendizaje automático y aprendizaje profundo, mi enfoque es entregar modelos de texto que realmente puedas usar y confiar.
LO QUE obtienes
- Código Python limpio y bien estructurado que puedes ejecutar tú mismo
- Un modelo entrenado con métricas de evaluación honestas que puedes verificar
- Documentación clara para que sepas cómo funciona todo
- Gráficos que muestran cómo el modelo se desempeña en tus datos
EN QUÉ TRABAJO
- Análisis de sentimientos en reseñas, comentarios y publicaciones en redes sociales
- Clasificación de texto y etiquetado de temas
- Detección de spam y contenido tóxico
- Reconocimiento de entidades nombradas y extracción de palabras clave
- Fine-tuning de transformers con BERT y DistilBERT
- Modelos de texto personalizados creados en torno a tu problema específico
HERRAMIENTAS QUE USO
Python, PyTorch, TensorFlow, Hugging Face, Scikit-learn, Pandas, NumPy, Matplotlib
ANTES DE PEDIR
Envíame tu conjunto de datos, tu problema o lo que quieres que haga el modelo. Confirmaré qué paquete se ajusta y si tu objetivo es realista en ese alcance. Desde el principio, te digo la verdad.
Lenguaje de programación:
Python
•
SQL
Marcos:
Scikit-learn
•
keras
•
PyTorch
•
Panda
API:
Otros
Herramientas:
Jupyter Notebook
•
TensorFlow
•
Colab
FAQ
Traducción automática
¿Necesito proporcionar el conjunto de datos?
Sí, tus propios datos de texto ofrecen los mejores resultados ya que el modelo aprende de tus ejemplos reales. Si no tienes un conjunto de datos, cuéntame tu objetivo y te ayudaré a encontrar uno público adecuado.
¿El código funcionará en mi máquina?
Sí. Recibirás el código completo con un archivo de requisitos y pasos de configuración. Si solo tienes una CPU o memoria limitada, avísame antes de hacer el pedido y elegiré un modelo que se adapte a tu hardware.
¿Puedes ajustar un transformer como BERT para mi tarea?
Sí. Trabajo con BERT y DistilBERT para tareas como análisis de sentimientos, clasificación y reconocimiento de entidades. Envíame tu tarea y el tamaño de tus datos y te diré si un transformer es la opción correcta o si un modelo más ligero funciona mejor.

