Procesamiento del Lenguaje Natural Aplicado en la Empresa

La popularidad de la PNL se ha disparado en los últimos años. Pero mientras Google, Facebook, OpenAI y otros siguen lanzando modelos lingüísticos más grandes, muchos equipos siguen teniendo dificultades para crear aplicaciones de PNL que estén a la altura de las expectativas. Esta guía práctica te ayuda a ponerte al día sobre las últimas y más prometedoras tendencias en PNL.

Con unos conocimientos básicos de aprendizaje automático y algo de experiencia en Python, aprenderás a construir, entrenar y desplegar modelos para aplicaciones del mundo real en tu organización. Los autores Ankur Patel y Ajay Uppili Arasanipalai te guiarán a través del proceso utilizando código y ejemplos que ponen de relieve las mejores prácticas de la PNL moderna.

• Utiliza los modelos de PNL más avanzados, como BERT y GPT-3, para resolver tareas de PNL como el reconocimiento de entidades con nombre, la clasificación de textos, la búsqueda semántica y la comprensión lectora.
• Entrena modelos de PNL con un rendimiento comparable o superior al de los sistemas listos para usar
• Conoce la arquitectura Transformer y trucos modernos como el aprendizaje por transferencia, que han arrasado en el mundo de la PNL
• Familiarízate con las herramientas del oficio, como spaCy, Hugging Face y fast.ai
• Construye partes fundamentales de la canalización de la PLN, como tokenizadores, incrustaciones y modelos lingüísticos, desde cero utilizando Python y PyTorch.
• Saca tus modelos de los cuadernos Jupyter y aprende a desplegarlos, supervisarlos y mantenerlos en producción.