¿Alguna vez te has preguntado cómo las máquinas entienden el lenguaje humano?
En este episodio desentrañamos el misterio de los embeddings, una técnica clave en el NLP.
Prepárate para:

Descubrir qué son los embeddings: Exploraremos cómo se transforman las palabras y frases en vectores numéricos que capturan su significado.

Comprender su utilidad: Analizaremos cómo los embeddings permiten a las máquinas realizar tareas como la búsqueda semántica, la traducción automática y el análisis de sentimientos.

Explorar casos de uso reales: Desde sistemas de recomendación hasta chatbots inteligentes, veremos cómo los embeddings están revolucionando la tecnología.

Adentrarnos en las diferentes aproximaciones para obtener embeddings: Desglosaremos métodos como One Hot Encoding, Co-Ocurrence Matrix y el poderoso Word2Vec.

Profundizar en Word2Vec: Descifraremos su funcionamiento y cómo logra capturar relaciones semánticas entre palabras.


#llms #genai #embeddings #word2vec
Síguenos:
⁠⁠https://twitter.com/jggomezt⁠⁠
⁠⁠https://twitter.com/DevHackCali

Referencias:
https://github.com/jggomez/word2vec-scratch
https://arxiv.org/pdf/1301.3781
https://developers.google.com/machine-learning/crash-course/embeddings
https://medium.com/@enozeren/word2vec-from-scratch-with-python-1bba88d9f221
https://huggingface.co/blog/matryoshka

Ver todos los episodios