Door categorieën bladeren
Ontdekken
Fiverr Pro
Nederlands
$
USD
Ik bouw Python-webapps voor machine learning tekstanalyse met Streamlit
Toegepaste AI Engineer
Ik ben een Applied AI Engineer, gericht op praktische AI-toepassingen en machine learning-oplossingen.
Met Python, scikit-learn en Streamlit bouw ik voorspellende modellen en interactieve ML-toepassi...
Over deze dienst
Nodig een webapp om tekst te classificeren?
Ik bouw tekst-classificatie-apps met Python, Streamlit en scikit-learn, met sentimentanalyse als kerngebruik.
Wat de app kan doen
- Classificeer afzonderlijke teksten en geef een voorspelde label terug.
- Verwerk CSV-bestanden door de tekstkolom te kiezen (Standaard/Premium).
- Voeg downloadbare voorspellingen en samenvattende grafieken toe (Premium).
- Voorspel vooraf gedefinieerde labels in plaats van open-eindantwoorden te genereren.
Voorbeeldproject: Een sentiment-app voor sociale media die teksten classificeert als Positief, Neutraal of Negatief.
Pakketopties
Basic gebruikt een bestaand getraind sentimentmodel voor individuele tekstinvoeren; het wordt niet getraind op jouw data. Standard traint één tekstclassificator uit een gelabelde dataset en ondersteunt individuele en CSV-batchvoorspellingen. Premium voegt vergelijking van maximaal 2 modellen, afstemming en een results-dashboard toe.
Voordat je bestelt
Deel jouw doel, voorbeeldtekst, verwachte labels en een gelabelde dataset voor aangepaste training. Ik bevestig de scope voordat ik begin.
Let op: Resultaten hangen af van de data kwaliteit en de tekstdomein; specifieke nauwkeurigheid wordt niet gegarandeerd. Hosting, authenticatie, databases, betaalsystemen en complexe integraties zijn uitgesloten. LLM-gebaseerde classificatie
Expertise:
Classificatie
•
Stemmingsanalyse
Programmeertaal:
Python
Frameworks:
Scikit-learn
•
Overige
Tools:
Jupyter-notitieboek
•
Colab
Mijn portfolio
Andere Data science en ML diensten die ik aanbied
Veelgestelde vragen
Automatische vertaling
Wat heb je van mij nodig om te beginnen?
Deel alsjeblieft je projectdoel, voorbeeldtekst, verwachte labels en relevante dataset. Aangepaste modeltraining vereist een geschikte gelabelde dataset. Ik bevestig de scope voordat ik begin.
Welke typen tekst kan jouw app classificeren?
De app kan sentimentanalyse en geschikte tekstclassificatietaken ondersteunen, zoals het toewijzen van predefined categorieën aan tekst. De haalbaarheid hangt af van jouw wensen, data en het gekozen pakket.
Wat zit er in het Basispakket?
Basis gebruikt een geschikt bestaande sentimentmodel voor individuele tekstinvoer. Het bevat de Streamlit-interface, sentimentvoorspellingen, broncode en installatie-instructies. Aangepaste modeltraining en CSV-batchanalyse zijn uitgesloten.
Kun je een model trainen met mijn eigen dataset?
Ja. Standaard en Premium omvatten aangepaste training van een tekstclassificator met een geschikt gelabelde dataset. De dataset moet tekstvoorbeelden en de juiste labels bevatten.
Kan ik een CSV uploaden en meerdere tekstrecords analyseren?
Ja. Standaard en Premium ondersteunen CSV-upload, selectie van de tekstkolom, batchvoorspellingen, voorbeeldresultaten en downloadbare voorspellingen. Bestandsomvang en geschiktheid van de dataset moeten binnen de afgesproken scope blijven.
Wat is het verschil tussen Standaard en Premium?
Standaard bevat één getrainde tekstclassificator en CSV-batchanalyse. Premium voegt vergelijking toe van maximaal twee modellen, afstemming van het geselecteerde model en een dashboard met grafieken en samenvattende statistieken.
Kun je een specifieke nauwkeurigheid garanderen?
Nee. Resultaten hangen af van de kwaliteit van de data, labelconsistentie, tekstdomein en geschiktheid van het model. Ik evalueer het model met geschikte metrics wanneer modeltraining is inbegrepen.
Zul je de applicatie online hosten?
Hosting en cloud-distributie zijn niet inbegrepen in de standaardpakketten. Het leverbare resultaat is een Streamlit-applicatie met broncode en instructies om lokaal te draaien.
Bouw je LLM-chatbots of voeg je authenticatie en databases toe?
Deze functies vallen buiten de standaardscope. LLM-gebaseerde classificatie kan apart worden besproken, maar haalbaarheid, vereisten van de provider en mogelijke API-kosten moeten worden bevestigd voordat je het project aanneemt.
