curso de_
Word2Vec: interpretación del lenguaje humano con Word embedding
Es parte de los cursos de Machine Learning en Data Science.
Discusiones sobre este curso
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.
Contenido relacionado
Cursos de Machine Learning en Data Science. Lea nuestros artículos de Data Science.
Última actualización
12/26/2022
¿Ya eres alumno?
10h
p/ conclusión
49
Actividades
152
Minutos de video
115
Alumnos en este curso
9.4
Nota del curso
Certificado de participación
Formación con este curso
Instructores
Contenido Detallado
1. One-Hot-Encoding
- Presentación
- Explorando el dataset
- One-Hot-Encoding
- Utilizando CountVectorizer
2. Word2Vec Primer Contacto
- Conociendo Word2Vec
- Aprendizaje humano
- Arquitecturas Word2Vec
- Buscando modelos Word2Vec
- Cargando el modelo
3. Explorando Word2Vec
- El vector de palabras
- Explorando relaciones entre palabras
- Profundización de relaciones entre palabras
4. Combinando vectores
- Tokenización
- Construyendo el tokenizador
- Suma de vectores
5. Clasificación con Word2Vec
- Vectorizando bases de entrenamiento y test
- Baseline con Dummy Classifier
- Clasificando con regresión logística
- Conclusión
Acceso a todos los cursos
Estudiar las 24 horas, dónde y cuándo quieras
Nuevos cursos cada semana