Introducción al procesamiento de lenguaje natural con TensorFlow
Principiante
Científico de datos
Desarrollador
Estudiante
Azure Machine Learning
En este módulo, exploraremos diferentes arquitecturas de red neuronal para procesar textos de lenguaje natural. El procesamiento de lenguaje natural (NLP) ha experimentado un rápido crecimiento y avance principalmente porque el rendimiento de los modelos de lenguaje depende de su capacidad general para "comprender" el texto y se puede entrenar mediante una técnica no supervisada en un corpus de texto grande. Además, los modelos de texto previamente entrenados han simplificado muchas tareas de NLP y han mejorado considerablemente el rendimiento. En este módulo de aprendizaje aprenderá más sobre estas técnicas y los conceptos básicos de la NLP.
Objetivos de aprendizaje
En este módulo aprenderá a:
- Comprender cómo se procesa el texto para las tareas de procesamiento del lenguaje natural
- Introducción a redes neuronales recurrentes (RNN) y redes generativas
- Aprender a crear modelos de clasificación de texto
- Aprenda a generar texto con redes recurrentes
Requisitos previos
- Conocimientos básicos de Python
- Conocimientos básicos del aprendizaje automático
- TensorFlow 2.16 o posterior