Fundamentos de PNL: Clasificación y Espacios Vectoriales

El procesamiento del lenguaje natural transforma la forma en que interactuamos con la tecnología al convertir el lenguaje humano en datos que las máquinas pueden comprender.Este curso proporciona un camino claro para que los principiantes dominen las técnicas esenciales utilizadas para categorizar el texto y mapear las relaciones entre las palabras. Al final de este curso, usted será capaz de representar las palabras como vectores matemáticos y utilizar esas representaciones para resolver problemas de análisis de texto del mundo real. Lo que aprenderás: - Comprender la terminología fundamental del procesamiento del lenguaje natural y las matemáticas vectoriales - Aplicar Regresión Logística y Bayes Naive para realizar análisis de sentimiento en datos de texto - Utilizar modelos de espacio vectorial para identificar similitudes semánticas y relaciones entre palabras - Practicar la reducción de dimensionalidad utilizando el Análisis de Componentes Principales para simplificar datos de texto complejos - Explore los patrones de incrustación de palabras modernos utilizados en los modelos de lenguajes grandes actuales - Implemente vecinos k-más cercanos aproximados y hashing sensible a la localidad para una recuperación de texto eficiente El curso comienza con definiciones fundamentales y la mecánica del preprocesamiento de texto antes de pasar a los algoritmos de clasificación prácticos y la teoría de espacios vectoriales.Leerá explicaciones detalladas y aplicará sus conocimientos a través de ejercicios de codificación escritos enfocados en la lógica central de PLN. Este curso está diseñado para principiantes interesados en la ciencia de datos o el aprendizaje automático, no se requiere experiencia previa con PLN. Comience su viaje en el mundo de la tecnología del lenguaje hoy.