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Word2Vec: interpretación del lenguaje humano con Word embedding

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Discusiones sobre este curso

Word2Vec: interpretación del lenguaje humano con Word embedding

Resumen del curso

  • Aprende a representar palabras con One-Hot-Encoding, sus ventajas y deventajas.
  • Entiende qué es Word2Vec y conoce sus ventajas
  • Utiliza modelos Word2Vec previamente entrenados
  • Comprende el impacto del sesgo en los modelos de Word2Vec
  • Combina vectores de palabras para la representación de textos
  • Utiliza la Regresión Logística para la clasificación
  • Trabaja con el recurso Classification Report de Sklearn

Público Objetivo

Personas interesadas en crear aplicaciones que involucren la interpretación del lenguaje humano utilizando Machine Learning e Inteligencia Artificial.

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Última actualización

12/26/2022

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p/ conclusión

49

Actividades

152

Minutos de video

113

Alumnos en este curso

9.4

Nota del curso

Certificado de participación

Formación con este curso

Instructores

Contenido Detallado

  1. 1. One-Hot-Encoding

    • Presentación
    • Explorando el dataset
    • One-Hot-Encoding
    • Utilizando CountVectorizer

  2. 2. Word2Vec Primer Contacto

    • Conociendo Word2Vec
    • Aprendizaje humano
    • Arquitecturas Word2Vec
    • Buscando modelos Word2Vec
    • Cargando el modelo

  3. 3. Explorando Word2Vec

    • El vector de palabras
    • Explorando relaciones entre palabras
    • Profundización de relaciones entre palabras

  4. 4. Combinando vectores

    • Tokenización
    • Construyendo el tokenizador
    • Suma de vectores

  5. 5. Clasificación con Word2Vec

    • Vectorizando bases de entrenamiento y test
    • Baseline con Dummy Classifier
    • Clasificando con regresión logística
    • Conclusión

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