Si desea obtener o entender sus propios datos textuales para descubrir y detectar automáticamente conocimiento valioso para su empresa, ha llegado al libro indicado. En él se proporciona una introducción a la ciencia y a las aplicaciones de la analítica textual o minería de textos (text mining) que le permitirá examinar fuentes de información no estructurada textual electrónica. La ciencia de la minería de textos es capaz de identificar información relevante y descubrir patrones ocultos desde grandes conjuntos de datos de naturaleza textual. Estos descubrimientos pueden convertirse en una forma estructurada que analizar e integrar en otro tipo de sistemas tradicionales de apoyo en la toma de decisiones (por ejemplo, en la inteligencia de negocios, en las bases de datos relacionales y en el data warehouses). Las aplicaciones de la minería de textos o analítica textual son prácticamente transversales en los ámbitos industriales, comerciales, científicos y públicos, por lo que este libro se convertirá en una herramienta clave para la toma de decisiones. Analítica textual se compone de 10 capítulos que combinan aspectos básicos teóricos de diferentes modelos y métodos computacionales, con ejercicios prácticos paso a paso a través del lenguaje de programación Python. Asimismo, esta obra revisa: ' Los fundamentos de la analítica textual: el procesamiento del lenguaje natural y la representación de documentos. ' Las diferentes tareas que se pueden realizar: la extracción de información, el descubrimiento de asociaciones, el análisis semántico, el clustering de documentos, el análisis de tópicos y la categorización de textos. Gracias a esta lectura, entenderá los paradigmas y los métodos computacionales para desarrollar aplicaciones que analicen automáticamente la información textual o los documentos, y descubrirá patrones novedosos sobre cómo mejorar los procesos en su organización.

Tapa blanda

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Marcombo

Ediciones Marcombo S.a.

Marcombo Pa

Analitica textual. Introducción a la ciencia y aplicación del análisis de información no estructurada

¡Prepárese para sumergirse en el mundo fascinante y vanguardista de la inteligencia artificial! En este libro descubrirá el nexo en común que impulsa algunas de las aplicaciones recientes más revolucionarias de la inteligencia artificial (IA): desde sistemas conversacionales como ChatGPT o BARD, hasta la traducción automática, generación de resúmenes, respuesta a preguntas y mucho más. En el centro de estas innovadoras aplicaciones, se encuentra una disciplina poderosa y en creciente evolución, el procesamiento del lenguaje natural (PLN o NLP, por sus siglas en inglés). Durante más de 60 años, la investigación de esta ciencia ha estado enfocada en permitir que las máquinas comprendan y generen lenguaje humano de manera eficiente. Los secretos detrás de estos avances tecnológicos residen en los grandes modelos de lenguaje (LLM), cuyo poder radica en su capacidad de capturar patrones complejos y aprender representaciones contextuales del lenguaje. Imagine cómo estos modelos pueden poner atención en los detalles más relevantes de un texto, aprendiendo automáticamente relaciones complejas para brindar respuestas y resultados más precisos. ¿Cómo funcionan estos LLM? ¿Cuáles son los modelos disponibles y cómo se evalúan? Este libro le ayudará a responder estas y muchas otras preguntas. Con una introducción técnica pero accesible: ' Explorará el fascinante mundo de los LLM, desde sus fundamentos hasta las aplicaciones más poderosas. ' Aprenderá a construir sus propias aplicaciones simples con algunos de los LLM. Grandes modelos de lenguaje está diseñado para guiarle paso a paso en este emocionante viaje. Con 6 capítulos que combinan teoría y práctica, junto con ejercicios en Python en la plataforma Colab, dominará los secretos de los LLM y su aplicación en el procesamiento del lenguaje natural. Desde las redes neuronales profundas y los mecanismos de atención, hasta los LLM más relevantes tales como BERT, GPT-4, LLaMA, Palm-2 y Falcon, será testigo de los logros más importantes en NLP. No solo conocerá los benchmarks utilizados para evaluar las capacidades de estos modelos, sino que también adquirirá la habilidad para crear sus propias aplicaciones de NLP. No espere más para iniciar esta lectura. Gracias a ella entenderá los paradigmas, los métodos computacionales y los modelos para desarrollar aplicaciones que procesarán o generarán lenguaje natural para diferentes propósitos y nichos de aplicación.

Grandes modelos de lenguaje

Si desea obtener o entender sus propios datos textuales para descubrir y detectar automáticamente conocimiento valioso para su empresa, ha llegado al libro indicado. En él se proporciona una introducción a la ciencia y a las aplicaciones de la analítica textual o minería de textos (text mining) que le permitirá examinar fuentes de información no estructurada textual electrónica. La ciencia de la minería de textos es capaz de identificar información relevante y descubrir patrones ocultos desde grandes conjuntos de datos de naturaleza textual. Estos descubrimientos pueden convertirse en una forma estructurada que analizar e integrar en otro tipo de sistemas tradicionales de apoyo en la toma de decisiones (por ejemplo, en la inteligencia de negocios, en las bases de datos relacionales y en el data warehouses). Las aplicaciones de la minería de textos o analítica textual son prácticamente transversales en los ámbitos industriales, comerciales, científicos y públicos, por lo que este libro se convertirá en una herramienta clave para la toma de decisiones. Tomado de la contracubierta del libro.

Alphaeditorial - Marcombo

Si desea obtener o entender sus propios datos textuales para descubrir y detectar automáticamente conocimiento valioso para su empresa, ha llegado al libro indicado. En él se proporciona una introducción a la ciencia y a las aplicaciones de la analítica textual o minería de textos (text mining) que le permitirá examinar fuentes de información no estructurada textual electrónica.La ciencia de la minería de textos es capaz de identificar información relevante y descubrir patrones ocultos desde grandes conjuntos de datos de naturaleza textual. Estos descubrimientos pueden convertirse en una forma estructurada que analizar e integrar en otro tipo de sistemas tradicionales de apoyo en la toma de decisiones (por ejemplo, en la inteligencia de negocios, en las bases de datos relacionales y en el data warehouses). Las aplicaciones de la minería de textos o analítica textual son prácticamente transversales en los ámbitos industriales, comerciales, científicos y públicos, por lo que este libro se convertirá en una herramienta clave para la toma de decisiones.Analítica textual se compone de 10 capítulos que combinan aspectos básicos teóricos de diferentes modelos y métodos computacionales, con ejercicios prácticos paso a paso a través del lenguaje de programación Python. Asimismo, esta obra revisa:Los fundamentos de la analítica textual: el procesamiento del lenguaje natural y la representación de documentos.Las diferentes tareas que se pueden realizar: la extracción de información, el descubrimiento de asociaciones, el análisis semántico, el clustering de documentos, el análisis de tópicos y la categorización de textos.Gracias a esta lectura, entenderá los paradigmas y los métodos computacionales para desarrollar aplicaciones que analicen automáticamente la información textual o los documentos, y descubrirá patrones novedosos sobre cómo mejorar los procesos en su organización.

Analitica textual. Introducción a la ciencia y aplicación del análisis de información no estructurada (2023)

Grandes modelos de lenguaje (2023)

Analitica textual. Introducción a la ciencia y aplicación del análisis de información no estructurada

Analítica textual (2023)