¿Alguna vez te has preguntado cómo las máquinas entienden el lenguaje humano?
En este episodio desentrañamos el misterio de los embeddings, una técnica clave en el NLP.
Prepárate para:
Descubrir qué son los embeddings: Exploraremos cómo se transforman las palabras y frases en vectores numéricos que capturan su significado.
Comprender su utilidad: Analizaremos cómo los embeddings permiten a las máquinas realizar tareas como la búsqueda semántica, la traducción automática y el análisis de sentimientos.
Explorar casos de uso reales: Desde sistemas de recomendación hasta chatbots inteligentes, veremos cómo los embeddings están revolucionando la tecnología.
Adentrarnos en las diferentes aproximaciones para obtener embeddings: Desglosaremos métodos como One Hot Encoding, Co-Ocurrence Matrix y el poderoso Word2Vec.
Profundizar en Word2Vec: Descifraremos su funcionamiento y cómo logra capturar relaciones semánticas entre palabras.
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Referencias:
https://github.com/jggomez/word2vec-scratch
https://arxiv.org/pdf/1301.3781
https://developers.google.com/machine-learning/crash-course/embeddings
https://medium.com/@enozeren/word2vec-from-scratch-with-python-1bba88d9f221
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