Ik bouw een AI-emotie- of sentimentdetectiemodel met fastapi of streamlit
AI ML Developer NLP en Predictive Modeling
Over deze dienst
Ik bouw een professioneel AI-emotie- of sentimentdetectiemodel met Python, NLP en Machine Learning
Ik maak aangepaste NLP-modellen die emoties zoals geluk, verdriet, boosheid, neutraal, verrassing of angst uit tekst halen. Met machine learning en Python lever ik op maat gemaakte oplossingen in drie pakketten.
Wat je krijgt:
- Aangepast getraind NLP-model (sentiment/emotie detectie)
- Schone Python-code met Scikit-learn/TensorFlow
- FastAPI backend of Streamlit webapp
- Tekstvoorbewerking en prestatieverslag van het model
- Complete documentatie
Pakketten:
BASIC - Sentiment classifier (Positief/Negatief/Neutraal) - 3 dagen
STANDARD - Emotiedetectie (4-5 emoties + FastAPI/Streamlit) - 5 dagen
PREMIUM - Complete NLP-oplossing (Aangepaste dataset + volledige app) - 7 dagen
Ik lever broncode met documentatie. Een basis deployment gids (PDF) is inbegrepen. Hosting en live deployment service zijn niet inbegrepen.
Waarom voor mij kiezen:
- Python AI/ML specialist
- Schone, gedocumenteerde code
- Expertise in FastAPI & Streamlit
- Heldere communicatie
- Tevredenheidsgarantie
Ik lever robuuste, goed gedocumenteerde NLP-oplossingen voor jouw projecten.
Programmeertaal:
Python
Frameworks:
Scikit-learn
•
keras
•
Panda
API's:
Overige
Tools:
Jupyter-notitieboek
•
opencv
•
tensorflow
•
Excel
•
MLflow
•
Overige
Mijn portfolio
Andere Data science en ML diensten die ik aanbied
Veelgestelde vragen
Automatische vertaling
Wat moet ik aanleveren om te starten?
Gelieve je dataset (CSV/text) aan te leveren. Als je er geen hebt, kan ik een publieke dataset gebruiken.
Krijg ik de broncode?
Ja! Alle pakketten bevatten volledige Python broncode en documentatie.
Kan je de app voor mij hosten?
Hosting is niet inbegrepen. Ik lever de volledige source code met een deploymentgids voor platforms zoals Hugging Face Spaces, Render of Heroku zodat jij het zelf kunt hosten. Omdat het niet mijn taak is, is het optioneel voor mij om te begeleiden, ik geef je gewoon de source code.
Welke frameworks gebruik je?
Python, Scikit-learn, NLTK, FastAPI en Streamlit.
Kun je een webapp maken?
Ja! Ik kan een FastAPI of Streamlit app maken voor voorspellingen.

