Ik bouw NLP voor sentimentanalyse en tekstclassificatie

N
nadasalem543
N
nadasalem543
Nada Salem
Sommige informatie is automatisch vertaald.
build nlp for sentiment analysis and text classification
build nlp for sentiment analysis and text classification
Volledig scherm
Volledig scherm
Volledig scherm
build nlp for sentiment analysis and text classificationbuild nlp for sentiment analysis and text classificationbuild nlp for sentiment analysis and text classificationbuild nlp for sentiment analysis and text classification

Over deze dienst

Automatische vertaling

Ik ontwikkel hoogwaardige NLP-modellen voor Sentimentanalyse en Tekstclassificatie met jouw tekstgegevens. Deze dienst omvat alle essentiële stappen van NLP-projecten, waaronder:


Data preprocessing: schoonmaken, tokeniseren en tekst voorbereiden voor modellering


Modeltraining: bouwen van robuuste modellen met Python, TensorFlow, Keras, PyTorch, SpaCy en NLTK


Modelevaluatie: rapporteren van metrics zoals nauwkeurigheid, F1-score en classificatierapporten


Implementatie (optioneel): maken van een interactieve Streamlit Web App zodat je je model gemakkelijk kunt testen en gebruiken



Je ontvangt kant-en-klare Python-scripts, Jupyter Notebooks of volledig functionele Web Apps, met duidelijke instructies voor gebruik.


Deze dienst is perfect voor klanten die betrouwbare, schaalbare en volledig gedocumenteerde NLP-oplossingen nodig hebben voor kleine, middelgrote of grote datasets, of het nu gaat om prototyping, onderzoek of integratie in applicaties.

  • Type app

    • Webapplicatie

  • Desktop Frameworks

    • Overige

  • AI-type

    • Overige

  • Programmeertaal

    • Python

  • Web Frameworks

    • Overige

  • No & Low-Code Builders

    • Overige

Maak kennis met Nada Salem

Nada Salem
  • Afkomstig uitEgypte
  • Lid sindsokt 2025

  • Talen

    Arabisch, Engels
I’m an AI and Machine Learning developer with hands-on experience in Python, data analysis, and model deployment. I’ve worked on projects including: 1.Bank Loan Default Predictor (Machine Learning):predicting customer eligibility. 2.Real vs Fake Image Detection & Handwritten Character Recognition (Computer Vision):trained CNN and YOLO models with TensorFlow and OpenCV. 3.Twitter Sentiment Analysis & Spam Detection (NLP):processed text with SpaCy and NLTK. 4.Gender Voice Classifier (Audio AI):analyzed audio signals using Librosa and deep learning. I’ve also built an RFID attendance system .

Automatische vertaling

Gerelateerde tags