Door categorieën bladeren
Ontdekken
Fiverr Pro
Nederlands
$
USD
Ik ben jouw NLP expert
AI Engineer en Full Stack Developer: Expert in schaalbare AI-oplossingen!
Ervaren AI Engineer & Full Stack Developer met meer dan 7 jaar expertise in het bouwen van intelligente, schaalbare en efficiënte oplossingen. Ik ben gespecialiseerd in AI-gestuurde applicaties met GP...
Niveau 1
Voldoet aan bepaalde prestatiecriteria en toont een sterke potentie op de marktplaats.
Over deze dienst
Op maat gemaakte NLP-modellen die jouw tekst snel, nauwkeurig en privé lezen.
Ik ben Raihan, een AI/ML engineer & CTO bij ClarioScope AI. Ik bouw productie-NLP-modellen en ze zijn live: mijn DeBERTa intent classifier haalt 91,16% nauwkeurigheid bij ongeveer 22× de snelheid van een frontier API, naast PHI-detectie (NER) en gestructureerde-extractiemodellen.
Wat ik bouw: Tekstclassificatie intent, onderwerp, spam, categorie, multi-label Named Entity Recognition (NER) namen, IDs, data, aangepaste entiteiten Sentiment- & emotieanalyse Informatie-extractie vrije tekst gestructureerde JSON Fijn afgestelde transformers: BERT, DeBERTa, RoBERTa, ModernBERT
Waarom een op maat gemaakt model, niet alleen ChatGPT? Voor classificatie & extractie is een fijn afgesteld model veel goedkoper, sneller en privé dan elke keer een grote API aanroepen, en het draait op jouw eigen infrastructuur. Portfolio: raihan-js.github.io
Jij krijgt: getraind model + evaluatierapport (nauwkeurigheid/F1) + inference code. Wil je dat het als API wordt gedeployed? Dat doe ik ook.
Jouw data blijft privé. Wil je liever een generatieve LLM? Bekijk mijn fine-tuning dienst.
Stuur me je taak & data voor een nauwkeurige offerte!
Klanten waar ik mee heb gewerkt
GNatural Products
All Natural Skincare
I designed and developed Full WordPress Website for this client.
okt 2020
Mijn portfolio
Andere Data science en ML diensten die ik aanbied
Veelgestelde vragen
Automatische vertaling
Welke NLP-taken kun je uitvoeren?
Tekstclassificatie (intent, onderwerp, multi-label, spam), Named Entity Recognition (NER), sentiment/emotieanalyse en informatie-extractie (vrije tekst → gestructureerde velden). Als je niet zeker weet wat het beste past, stuur me een bericht en ik adviseer je.
Welke modellen gebruik je?
Transformator encoders: BERT, DeBERTa-v3, RoBERTa, ModernBERT, en lichtere modellen zoals DistilBERT wanneer snelheid/grootte belangrijk is. Ik kies het model op basis van jouw nauwkeurigheid, latency en kostenbehoeften.
Hoe nauwkeurig zal het model zijn?
Het hangt af van jouw data en taak, en ik rapporteer eerlijke metrics (nauwkeurigheid, precisie/recall, F1) vergeleken met een baseline. Ter referentie: mijn productie intent classifier behaalt 91,16%.
Waarom niet gewoon ChatGPT of een LLM API gebruiken?
Voor hoge volumes classificatie en extractie is een fijn afgesteld klein model veel goedkoper, sneller en privé dan elke keer een grote API aanroepen — en het draait op jouw eigen infrastructuur. Ik vertel je eerlijk wanneer een API de betere keuze is.
