Inteligencia Artificial Aplicada a Procesamiento de Lenguaje Natural (NLP) con Python y Machine Learning

Format:

Book

Author/Creator:

Sangacha-Tapia, Lady Mariuxi, author.

Celi, Ricardo Javier, author.

Acosta-Guzmán, Ivan Leonel, author.

Varela-Tapia, Eleanor Alexandra, author.

Language:

Spanish

Subjects (All):

Computer science--Textbooks.

Computer science.

Artificial intelligence--Textbooks.

Artificial intelligence.

Physical Description:

1 online resource

Place of Publication:

[Place of publication not identified] Editorial Grupo AEA 2024.

Language Note:

In Spanish; Castilian.

Summary:

Este libro refleja el trabajo realizado bajo investigación entre docentes investigadores con el afán de que sea útil al lector, el uso de predicciones al momento de entrenar un algoritmo clasificado de texto en procesamiento de lenguaje natural (PLN) basado en machine learning. Conformado de 4 capítulos con la utilidad para el inicio al mundo de la IA de la rama de procesamiento de lenguaje natural con Python en machine learning. El Capítulo 1 menciona conceptos y la evolución de las diferentes ramas de conocimiento que abarca la inteligencia artificial (AI), el entendimiento del NLP, machine learning, tipos de aprendizaje para resolver problemas como el supervisado, no supervisado y refuerzo. Capítulo 2 se profundiza el NLP conociendo los contenidos básicos de clasificación como: Las técnicas y diseño de LSTM, tokeización, stopword, lematización, bag of Word (part of speech tagging). Capítulo 3 es la estructuración de este capítulo el conocer las definiciones de los modelos de aprendizaje supervisado que son útiles en NLP orientado a la clasificación de texto. Capítulo 4 un caso de predicción o grado de asertividad del modelamiento de un algoritmo, la intención es demostrar la utilización de un modelo y varias técnicas aplicando NLP basado en machine learning.

Contents:

Reseña de Autores

Índice

Índice de Tablas

Índice de Figuras

Agradecimiento

Introducción

Capítulo I: Conociendo la Inteligencia Artificial

Capítulo II: Conociendo técnicas para un modelo

Capítulo III: Machine Learning: Algoritmos de aprendizaje supervisado y métricas de evaluación

Capítulo IV: IA aplicada con NLP y machine learning

Referencias Bibliográficas

Notes:

Description based on online resource