Construiré un modelo de análisis de sentimientos usando NLP y ML

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Ciencia de datos, aprendizaje automático, soluciones de IA

Hola, soy Neil, un desarrollador de Ciencia de Datos y Aprendizaje Automático apasionado por resolver problemas del mundo real con datos. Ayudo a empresas, startups y estudiantes a construir modelos d...
Acerca de este Servicio

¿Tienes dificultades para entender las reseñas de clientes, tweets o comentarios a gran escala? Te construiré un modelo personalizado de análisis de sentimientos que clasifica el texto como positivo, negativo o neutral con métricas de precisión reales, no con suposiciones.


Lo que obtienes:

Limpieza y preprocesamiento de tus datos de texto en bruto

Modelo TF-IDF + Regresión logística entrenado con TUS datos

Informe de precisión, F1-score y matriz de confusión

Visualizaciones claras (distribución de sentimientos, nubes de palabras)

Opcional: endpoint API en vivo (FastAPI) para que tu equipo o app puedan hacer predicciones en tiempo real


He aplicado este mismo enfoque en producción, incluyendo un servicio de sentiment en FastAPI desplegado, así que estás obteniendo una pipeline funcional y probada, no una copia de tutorial.


Perfecto para: análisis de reseñas de productos, monitoreo en redes sociales, triage de tickets de soporte al cliente, seguimiento del sentimiento de marca, análisis de respuestas en encuestas.


Envíame tu dataset (CSV, Excel o texto en bruto) y comenzaré de inmediato. ¿Tienes preguntas antes de ordenar? Envíame un mensaje, estaré encantado de asesorarte sobre el paquete adecuado para el tamaño de tus datos y tus objetivos.

Experiencia:

Clasificación

Tasa de cancelación

agrupación

Lenguaje de programación:

Python

SQL

Colab

NoSQL

MLflow

Marcos:

Scikit-learn

DeepPy

Google ML Kit

keras

PyTorch

API:

Google Cloud Vision API

Azure Face API

Herramientas:

Jupyter Notebook

opencv

OpenNN

TensorFlow

Excel

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