Fundamentos de NLP: Preprocesar Texto y Ajustar Modelos

Más del ochenta por ciento de los datos del mundo existen como texto no estructurado, lo que lo convierte en una mina de oro de información sin explotar. Las organizaciones y los desarrolladores a menudo luchan por transformar este texto crudo y desordenado en inteligencia estructurada y procesable. Este curso basado en texto lo guía a través del pipeline esencial del Procesamiento del Lenguaje Natural (NLP) moderno. Aprenderá a preparar texto crudo para modelos computacionales y a adaptar modelos de lenguaje preentrenados para realizar tareas específicas y de alto valor. Lo que aprenderá: * Comprender la terminología fundamental de NLP, la tokenización y los embeddings vectoriales; * Limpiar y preprocesar datos de texto crudo utilizando bibliotecas modernas de Python; * Aplicar técnicas avanzadas de tokenización para preparar datos para modelos basados en transformadores; * Ajustar modelos de lenguaje preentrenados para tareas de clasificación personalizadas; * Evaluar el rendimiento del modelo utilizando métricas estándar de NLP; * Explorar conceptos fundamentales de modelos de lenguaje modernos y generación aumentada por recuperación. El viaje comienza con definiciones fundamentales de NLP y metodologías centrales de limpieza de texto. A partir de ahí, progresará a través de explicaciones escritas y fragmentos de código que demuestran la tokenización, la generación de embeddings y la personalización de modelos paso a paso. Este curso está diseñado para desarrolladores principiantes, entusiastas de los datos y analistas que buscan ingresar al campo de NLP. No se requiere experiencia previa en aprendizaje automático, aunque una comprensión básica de Python es útil. Comience su viaje en el procesamiento de texto y la personalización de modelos hoy mismo.