Door categorieën bladeren
Ontdekken
Fiverr Pro
Nederlands
$
USD
Ik bouw NLP-modellen voor tekstclassificatie en documentextractie
Machine Learning Engineer, AI Agents, MCP en Computer Vision
Ik bouw AI agents, MCP servers, computer vision modellen en documentautomatiseringspijplijnen. Ik heb meer dan 7 jaar ervaring in data-analyse, automatisering en voorspellende systemen. Mijn werk omva...
Over deze dienst
Ik bouw NLP- en documentverwerkingspijplijnen voor tekstclassificatie, gestructureerde extractie en workflowautomatisering.
Afhankelijk van je taak bereid ik data voor en label ik deze, finetune ik een transformer-model of gebruik ik een LLM-extractiepijplijn, valideer ik velden en lever ik Python-code of een FastAPI-service op.
Mijn inkoopwerk omvat onder andere geschiktheidsclassificatie met Macro F1 0.9639 en 96,4% nauwkeurigheid, en documentextractiepijplijnen die ongeveer 2000 kennisgevingen per dag verwerken. Dit zijn resultaten van specifieke projecten, geen garanties voor nieuwe data.
De scope kan PDF, HWP/HWPX of tekstverwerking omvatten, JSON- of CSV-uitvoer, veldvalidatie, evaluatie en implementatie-instructies. OCR en ongewone lay-outs moeten vooraf besproken worden.
Stuur alstublieft representatieve bestanden, vereiste velden of labels, datavolume en je doelomgeving. We stemmen de opleveringen en acceptatiecriteria af voordat het werk begint.
Mijn portfolio
Andere Data science en ML diensten die ik aanbied
Veelgestelde vragen
Automatische vertaling
Welke relevante NLP-ervaring heb je?
Ik heb inkoopgeschiktheidsclassifiers gebouwd met RoBERTa en LoRA, documentextractiepijplijnen en INT8 ONNX-modellen die via FastAPI worden bediend. Mijn werk omvat data voorbereiding, evaluatie en deployment, met resultaten die per taak worden gemeten.
Wat als ik heel weinig gelabelde data heb?
We kunnen transfer learning, weak supervision of een LLM-baseline overwegen, afhankelijk van de taak. Ik bekijk representatieve voorbeelden en evalueer op achtergehouden data. Een kleine steekproef garandeert niet betrouwbare nauwkeurigheid.
Kun je ook data verzamelen?
Data voorbereiding of verzameling kan worden inbegrepen wanneer bronnen, geautoriseerde toegang en vereiste velden vooraf worden afgesproken. Documentformaten en OCR-behoeften moeten worden beoordeeld met behulp van voorbeeldbestanden voordat ik de scope bevestig.
Hoe nauwkeurig kunnen de modellen zijn?
Nauwkeurigheid hangt af van de taak, labels, datakwaliteit en evaluatiesplit. We stellen een baseline vast en meten op achtergehouden monsters met geschikte metrics zoals precisie, recall en F1. Resultaten uit eerdere projecten bieden geen garanties voor een nieuwe dataset.
