Conecta tareas y representaciones del lenguaje con transformers y comprende sus límites.
Construye un puente práctico desde el procesamiento de texto y las etiquetas de secuencia hasta los modelos neuronales y las representaciones transformer. Compara la definición de tareas, las decisiones sobre datos y las salidas; después diseña una evaluación atenta al contexto y al coste de los errores. Las actividades usan textos inventados o públicos y recuerdan que una salida fluida no garantiza idoneidad ni ausencia de sesgo.
Describe cómo entrada, representación y salida objetivo determinan un flujo de PLN. Compara etiquetado de secuencias y enfoques transformer sin considerar universal una sola puntuación. Diseña una revisión de errores que examine contexto, cobertura de datos y efectos en usuarios del idioma.
Ayuda conocer lo básico de datos de texto y aprendizaje automático; no se necesita programar PLN. Usa ejemplos breves, públicos o inventados; evita mensajes personales y no trates la salida del modelo como decisión definitiva sobre una persona.
Personas con conocimientos básicos que quieren desarrollar habilidades prácticas e independientes
Quienes aprenden mejor con ejemplos, lecciones guiadas y práctica
Profesionales, creadores y desarrolladores independientes que buscan un flujo de trabajo repetible
La lección 1 es gratis
4 lecciones · Intermedio · Curso completo.
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