Estudiante de doctorado en Informática. Trabaja en enfoques metaheurísticos para la optimización de redes neuronales profundas en tareas de procesamiento de lenguaje natural.
En el post anterior pudimos adentrarnos de manera breve al procesamiento de lenguaje natural, sus aplicaciones y diferentes enfoques que se han desarrollado. Tal vez en este punto, les quede la duda de cómo los ordenadores son capaces de procesar textos si estos solo entienden números. Veamos algunas formas sencillas para lograr la transformación de… Leer más »Procesamiento de lenguaje natural y sus aplicaciones (II)
Hace algunos años parecía ciencia-ficción pedirle a nuestro teléfono móvil o algún aparato que nos ordenara una pizza en nuestro restaurante favorito. En varias ocasiones, nos hemos encontrado en uno de esos días que no nos decidimos por un producto y pedimos información o recomendación. A veces nos resulta engorroso tener que leer un mapa… Leer más »Procesamiento de lenguaje natural y sus aplicaciones (I)
Hoy en día, el aprendizaje profundo (deep learning) ha permitido el desarrollo de tecnologías avanzadas para el procesamiento de datos, dígase: señales, imágenes, textos y otros. Muchos de estos datos poseen una alta dimensionalidad, o sea demasiados atributos que hacen que el modelo a entrenar sea muy complejo. Esto tiene como consecuencia que modelos de… Leer más »Redes Neuronales Convolucionales para el reconocimiento de imágenes
El uso de redes neuronales artificiales (RNA) para problemas generales de procesamiento de lenguaje natural (NLP), se ha beneficiado ampliamente del desarrollo de word embedding. En post anteriores le hemos dado un vistazo al NLP y sus aplicaciones, así como acciones en la etapa de preprocesamiento para representar textos. Estas representaciones permiten que desde el… Leer más »Aprendiendo semántica en textos mediante word embedding