Ik ontwikkel NLP-toepassingen met Python en machine learning
Machine Learning Engineer met 2 jaar praktische ervaring
Over deze dienst
Heb je een Machine Learning model voor tekstclassificatie nodig? Je bent op de juiste plek!
Ik bouw een hoogwaardige Python machine learning model voor NLP en tekstclassificatie met behulp van Scikit-learn, Pandas, NumPy en industrienorm technieken. Of je nu spamdetectie, sentimentanalyse, haatspraakdetectie, intentieclassificatie, onderwerp categorisatie of maatwerk tekstclassificatie nodig hebt, ik help je graag.
Wat ik aanbied:
- Data schoonmaken & preprocessing
- Tekst normalisatie & feature engineering
- TF-IDF / Count Vectorizer
- Ontwikkeling van machine learning modellen
- Modeltraining & evaluatie
- Hyperparameter tuning
- Prestaties metrics (Nauwkeurigheid, Precisie, Recall, F1-score)
- Broncode met documentatie
- Deploymentsupport (optioneel)
Ik schrijf schone, goed gedocumenteerde code en lever betrouwbare, productieklare oplossingen. Als je een maatwerk dataset of projectidee hebt, neem dan gerust contact met me op voordat je een bestelling plaatst.
Programmeertaal:
Python
•
R
•
SQL
•
Java
•
Overige
Frameworks:
Scikit-learn
•
Panda
•
Overige
Tools:
Jupyter-notitieboek
•
opencv
•
Excel
•
Colab
Mijn portfolio
Andere Data science en ML diensten die ik aanbied
Veelgestelde vragen
Automatische vertaling
Welke soorten tekstclassificatieprojecten bouw je?
Ik bouw machine learning modellen voor sentimentanalyse, spamdetectie, haatspraakdetectie, intentieclassificatie, onderwerpclassificatie, nepnieuwsdetectie en andere maatwerk NLP-taken.
Welke programmeertaal en libraries gebruik je?
Ik gebruik Python met Scikit-learn, Pandas, NumPy, NLTK, Matplotlib en andere relevante libraries afhankelijk van jouw projectvereisten.
Kun je werken met mijn eigen dataset?
Ja. Je kunt je dataset aanleveren in CSV, Excel, JSON of tekstformaat, en ik verwerk het, train het model en evalueer de prestaties.
Welke machine learning algoritmes ondersteun je?
Ik werk met Logistic Regression, Naive Bayes, Support Vector Machine (SVM), Random Forest, Decision Tree, KNN en andere geschikte algoritmes.
Ontvang ik de volledige broncode?
Ja. Alle pakketten bevatten schone, goed gedocumenteerde broncode zodat je het project gemakkelijk kunt begrijpen, aanpassen en gebruiken.
Doe je data preprocessing?
Ja. Ik maak de dataset schoon, verwijder duplicaten en ontbrekende waarden, normaliseer tekst, verwijder stopwoorden, tokeniseer tekst en voer feature extractie uit met technieken zoals TF-IDF of Count Vectorizer.
Evalueer je de prestaties van het model?
Ja. Ik bied evaluatiemetrics zoals Nauwkeurigheid, Precisie, Recall, F1-score, Confusion Matrix en classificatierapporten.
Kun je een bestaand machine learning project verbeteren of repareren?
Absoluut. Ik kan debuggen, optimaliseren, de nauwkeurigheid verbeteren, nieuwe functies toevoegen of je bestaande tekstclassificatieproject verbeteren.
Kun je het model deployen?
Ja. Ik kan je model ook deployen met Flask, FastAPI of Streamlit als extra service indien nodig.
Moet ik contact met u opnemen voordat ik een bestelling plaats?
Ja. Stuur me gerust een bericht voordat je een bestelling plaatst, zodat we je dataset, wensen, planning kunnen bespreken en de beste oplossing voor jouw project kunnen vinden.

