¿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

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“What did the council decide on item 42?” — answered with the speaker and the moment.

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