Files

Download

Download Full Text (533 KB)

Fecha de publicación

10-26-2021

Resumen

El exceso de información que vivimos actualmente nos reta a buscar y establecer nuevas metodologías para extraer información relevante a partir de datos en forma de textos escritos; en este sentido, el uso de distintas tecnologías representa un apoyo fundamental en la transformación de los datos en información, siendo el Machine Learning (ML) un conjunto de técnicas con potencial para lograr dicha transformación. En términos generales, el ML puede clasificarse en varios tipos, el aprendizaje por refuerzo, el supervisado, el no supervisado y recientemente se habla de aprendizaje semisupervisado; en todo este grupo de clasificaciones es posible realizar regresiones, agrupaciones, asociaciones, o clasificaciones, valga la redundancia, entre muchas otras técnicas y usos. A partir de la implementación de estas técnicas, es posible llevar a cabo análisis del tipo: análisis de sentimiento, detecciones de fraude, segmentaciones del mercado, comprensión de imágenes, modelados de tópicos, e incluso, detectar comportamientos anormales en los usuarios o documentos que revisamos.

Palabras Clave

Tópicos, Datos, Textos, Machine Learning

Editor

Universidad de La Salle. Dirección de Educación E-Learning

Licencia Creative Commons

Creative Commons Attribution-NonCommercial-No Derivative Works 4.0 International License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-No Derivative Works 4.0 International License.

Tópico de Datos y Textos
COinS