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NLP: introducción a los modelos de lenguaje y expresiones regulares

Resumen del curso

  • Avance en los estudios sobre Procesamiento de Lenguaje Natural
  • Aprenda cómo las regex pueden ayudar en el tratamiento de datos textuales
  • Entienda qué son los modelos de lenguaje y sus aplicaciones
  • Cree un modelo que detecte idiomas de forma automática
  • Practique con bibliotecas de Python como NLTK y Scikit-Learn

Público Objetivo

Desarrolladores interesados ​​en crear aplicaciones relacionadas con interpretación del lenguaje humano o para personas interesadas en Machine Learning o Inteligencia Artificial y que quieran iniciar el viaje a través de uno de los mayores desafíos de la computación moderna: el Procesamiento del Lenguaje Natural.

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Última atualização

22/12/2022

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Instructores

  • Soy especialista en BI/Big Data, tengo +20 años de experiencia trabajando en las unidades de Data Science de Telefónica, con proyectos de Big Data a nivel mundial. Me emociona todo lo relacionado con Data Science e Inteligencia Artificial, y siento una verdadera devoción en compartir este conocimiento.Sígueme en mis redes sociales: ===============> Linkedin: https://www.linkedin.com/in/ElProfeAlejo/ Youtube: https://www.youtube.com/@ElProfeAlejo/

Contenido Detallado

  1. Explorando los datos y sus desafíos

    • Presentación
    • ML: desafios y aplicaciones
    • Regex: Primer Contacto
    • Explorando la sintaxis
  2. Regex en Python

    • Regex: posibles aplicaciones
    • Utilizando Regex en Python
    • Conociendo la función re.sub
    • Acelerando con re.compile
  3. Regex: trabajando con datos de la Web

    • Regex: eliminando TAG HTML
    • Eliminando pedazos del código
    • Tratando banco de datos
  4. Mejorando el tratamiento

    • Eliminación de dígitos y puntuaciones
    • Espacios duplicados
    • Aplicando en los datos en portugues
    • Aplicando en los demás idiomas
  5. NLTK y ML's

    • Modelos de lenguaje
    • NLTK y Bigrams
    • Caracteres falsos
  6. MLE: creando el primer ML

    • Datos de entrenamiento y prueba
    • Pipeline para entrenamiento de ML
    • Creando el modelo MLE
    • Perplejidad para palabras
  7. Entrenamiento y prueba de ML's

    • Función para entrenar ML's
    • Perplejidad para frases
    • Perplejidad infinita
  8. Laplace: perplejidad infinita y detección de idiomas

    • Modelo de Laplace
    • Atribuir idiomas
    • Conclusión

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