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Curso de Machine Learning para procesado de documentos con R

DISPONIBLE EN MODALIDAD:

Los temas cubiertos en este curso incluyen los conceptos básicos del Machine Learning, la preparación de los datos para su análisis, la exploración de diferentes modelos, la identificación y tratamiento de problemas de los modelos, así como la implementación, entrenamiento y evaluación de modelos de Machine Learning.

El curso de Machine Learning para procesado de documentos con R se basa en un enfoque práctico, proporcionando ejemplos de código y ejercicios prácticos para ayudar a los estudiantes a comprender los conceptos y aplicarlos a sus propios proyectos. Los estudiantes aprenderán a diseñar, entrenar y evaluar modelos de Machine Learning, lo que les permitirá aprovechar al máximo el poder del Machine Learning para optimizar el procesado de documentos.

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Aprende Machine Learning para procesado de documentos con R: Curso completo
¿A quién va dirigido?
Este curso se dirige a desarrolladores de software, científicos de datos y cualquier persona interesada en aprender Machine Learning para procesado de documentos con R
Objetivos
  • Comprender los conceptos básicos de Machine Learning y cómo se aplica a procesamiento de documentos.
  • Adquirir las habilidades para preparar, limpiar los datos y desarrollar modelos de Machine Learning para procesamiento de documentos con R.
  • Explorar, evaluar y desarrollar habilidades para optimizar los modelos de Machine Learning para procesamiento de documentos.
  • Implementar diferentes algoritmos, entrenar y evaluar modelos de Machine Learning para procesamiento de documentos.
  • Aprender a identificar y tratar los problemas de los modelos y utilizar técnicas avanzadas para mejorarlos.
¿Qué vas a aprender?

Los temas cubiertos en este curso incluyen los conceptos básicos del Machine Learning, la preparación de los datos para su análisis, la exploración de diferentes modelos, la identificación y tratamiento de problemas de los modelos, así como la implementación, entrenamiento y evaluación de modelos de Machine Learning. El curso de Machine Learning para procesado de documentos con R se basa en un enfoque práctico, proporcionando ejemplos de código y ejercicios prácticos para ayudar a los estudiantes a comprender los conceptos y aplicarlos a sus propios proyectos. Los estudiantes aprenderán a diseñar, entrenar y evaluar modelos de Machine Learning, lo que les permitirá aprovechar al máximo el poder del Machine Learning para optimizar el procesado de documentos.

Requisitos
  • Experiencia previa desarrollando con R y conocimentos básicos de Machine Learning
  • Son necesarios permisos de instalación en el equipo en el que se realice la formación
  • Tener instalados previamente en el equipo: R Studio, Git y Docker Desktop
  • Se recomienda tener experiencia dockerizando aplicaciones R
Temario del curso
tema 1Introducción al Procesado de Documentos
  • Conceptos fundamentales de procesado de documentos
  • Definición de procesado de documentos y su importancia en el análisis de texto.
  • Descripción de las principales tareas del procesado de documentos: tokenización, limpieza, lematización, etc.
  • Tipos de datos de documentos:
  • Explicación de los diferentes tipos de datos de documentos, como texto plano, PDF, HTML, XML, etc.
  • Cómo acceder y cargar datos de diferentes formatos en R.
  • Técnicas de limpieza y preprocesamiento de texto en R:
  • Eliminación de caracteres especiales y puntuación.
  • Conversión a minúsculas y eliminación de espacios en blanco.
  • Identificación y eliminación de stopwords y términos poco informativos.
  • Aplicación de técnicas de stemming y lematización para reducir las palabras a su forma base.
tema 2Análisis de Texto con R
  • Tokenización de texto
  • Uso de técnicas de tokenización para dividir el texto en unidades más pequeñas, como palabras o n-gramas.
  • Consideraciones especiales para tokenizar en diferentes idiomas y con caracteres especiales.
  • Eliminación de stopwords:
  • Listado de stopwords comunes en diferentes idiomas y cómo eliminarlos del texto.
  • Personalización de la lista de stopwords para cada tarea específica.
  • Stemming y lematización:
  • Diferencias entre stemming y lematización y cuándo utilizar cada técnica.
  • Uso de librerías especializadas para aplicar stemming y lematización en R.
  • Análisis de frecuencia de términos (TF-IDF):
  • Cálculo de la frecuencia de términos en un corpus de documentos.
  • Uso de la técnica TF-IDF para ponderar la importancia de los términos en el corpus.
tema 3Extracción de Características de Documentos
  • Modelado de temas con LDA (Latent Dirichlet Allocation)
  • Explicación del modelo LDA y su aplicación en el modelado de tópicos.
  • Uso de librerías como "topicmodels" en R para implementar LDA.
  • Representación de documentos con bolsas de palabras (Bag-of-Words)
  • Concepto de bolsas de palabras y cómo representar documentos en forma de vectores.
  • Creación de matrices de términos y documentos (Term-Document Matrix) en R.
  • Modelado de n-gramas para capturar contexto
  • Definición de n-gramas y cómo utilizarlos para capturar el contexto de las palabras.
  • Uso de librerías como "RWeka" para crear modelos de n-gramas en R.
tema 4Clasificación de Documentos
  • Modelos de clasificación para análisis de sentimiento
  • Introducción a los modelos de clasificación y su aplicación en el análisis de sentimiento.
  • Descripción de enfoques como clasificación binaria y clasificación multiclase.
  • Algoritmos de clasificación
  • Explicación detallada de algoritmos de clasificación comunes, como Naive Bayes, SVM y Random Forest.
  • Comparación de los diferentes algoritmos y sus ventajas y desventajas.
  • Evaluación de modelos de clasificación de documentos
  • Uso de métricas como precisión, recall, F1-score y matriz de confusión para evaluar el rendimiento de los modelos.
  • Técnicas de validación cruzada y particionamiento del conjunto de datos para evaluar los modelos de manera robusta.
tema 5Agrupamiento de Documentos
  • Algoritmos de clustering (K-means, DBSCAN)
  • Descripción de algoritmos de clustering y su aplicación en la agrupación de documentos similares.
  • Uso de librerías como "cluster" y "dbscan" en R para implementar clustering.
  • Evaluación de la calidad de agrupamientos
  • Uso de métricas como coeficiente de silueta y medida de Davies-Bouldin para evaluar la calidad de los agrupamientos.
  • Visualización de los resultados de clustering para comprender y validar los grupos formados.
  • Visualización de agrupamientos de documentos
  • Uso de técnicas de reducción de dimensionalidad, como PCA y t-SNE, para visualizar los agrupamientos en gráficos 2D y 3D.
  • Creación de gráficos interactivos con librerías como "plotly" para explorar los grupos de documentos de manera dinámica.
tema 6Procesamiento de Lenguaje Natural (NLP) con R
  • Uso de librerías como "tm" y "text" para NLP
  • Introducción a las librerías de procesado de texto en R y su utilidad en tareas de NLP.
  • Carga y manipulación de texto utilizando estas librerías.
  • Análisis de entidades y reconocimiento de nombres (NER)
  • Uso de técnicas de NER para identificar entidades y nombres propios en el texto.
  • Aplicación de librerías especializadas en R para NER, como "openNLP" y "StanfordNLP".
  • Desarrollo de sistemas de preguntas y respuestas
  • Diseño e implementación de sistemas que puedan responder preguntas basadas en el contenido de los documentos procesados.
  • Uso de técnicas como coincidencia de patrones y búsqueda de información para responder preguntas específicas.
tema 7Extracción de Información de Documentos
  • Uso de técnicas de extracción de información
  • Descripción de técnicas para extraer información específica de documentos, como nombres de personas, fechas, ubicaciones, etc.
  • Uso de librerías especializadas en R para extracción de información, como "tm.plugin.webmining" y "rvest".
  • Extracción de entidades y relaciones en documentos
  • Uso de técnicas de reconocimiento de entidades y extracción de relaciones para identificar y estructurar la información relevante en el texto.
  • Implementación de modelos de extracción de información utilizando librerías como "openNLP" y "tm.plugin.webmining".
tema 8Modelado de Temas en Documentos
  • Modelado de tópicos con modelos probabilísticos
  • Introducción a los modelos de tópicos y su aplicación en el análisis de temas en documentos.
  • Uso de técnicas como LDA para descubrir tópicos ocultos en un corpus de documentos.
  • Uso de modelos de tópicos para etiquetado automático:
  • Cómo utilizar modelos de tópicos para etiquetar automáticamente documentos en función de sus temas dominantes.
  • Desarrollo de etiquetado automático para facilitar la clasificación y organización de grandes conjuntos de documentos.
  • Visualización y análisis de modelos de tópicos
  • Uso de gráficos de barras y nubes de palabras para visualizar los tópicos y términos más relevantes en un corpus de documentos.
  • Interpretación de los resultados de los modelos de tópicos para entender los temas más importantes y su distribución en el corpus.
tema 9Análisis de Sentimiento en Redes Sociales
  • Recopilación de datos de redes sociales en R
  • Uso de APIs y librerías de R para acceder a datos de redes sociales, como Twitter y Facebook.
  • Extracción de datos relevantes para el análisis de sentimiento, como publicaciones y comentarios.
  • Análisis de sentimiento en tweets y publicaciones
  • Aplicación de modelos de clasificación para determinar el sentimiento de los mensajes en redes sociales.
  • Uso de técnicas de procesado de texto para preparar los datos antes del análisis de sentimiento.
  • Visualización de sentimientos en gráficos interactivos
  • Creación de gráficos de barras y diagramas de dispersión para visualizar el sentimiento de los mensajes en diferentes contextos.
  • Uso de librerías como "plotly" y "shiny" para desarrollar gráficos interactivos que permitan explorar los datos de manera dinámica.
tema 10Procesamiento de Texto en Documentos no Escritos en Inglés
  • Técnicas para procesar y analizar texto en diferentes idiomas
  • Descripción de los desafíos específicos al procesar texto en idiomas diferentes al inglés.
  • Uso de librerías y modelos de procesado de texto adaptados a diferentes idiomas en R.
  • Uso de librerías especializadas para otros idiomas en R
  • Exploración de librerías y recursos adicionales para procesar texto en idiomas como español, francés, alemán, etc.
  • Adaptación de los flujos de trabajo de procesado de texto para trabajar con datos multilingües.
tema 11Representación de Texto para Modelado de Tópicos
  • Representación vectorial de documentos
  • Descripción de técnicas como "Word2Vec" y "Doc2Vec" para representar documentos como vectores numéricos densos.
  • Uso de librerías especializadas en R, como "text2vec", para implementar estas técnicas.
  • Modelado de temas con modelos avanzados
  • Aplicación de modelos más avanzados para el modelado de tópicos, como "Hierarchical Dirichlet Process" (HDP) y "Latent Semantic Analysis" (LSA).
  • Comparación y análisis de los resultados obtenidos con modelos tradicionales como LDA.
tema 12Análisis de Sentimiento en Texto Multilingüe
  • Adaptación de modelos de análisis de sentimiento a diferentes idiomas
  • Desarrollo de modelos de análisis de sentimiento que sean capaces de trabajar con texto en varios idiomas.
  • Consideración de las diferencias culturales y lingüísticas al analizar el sentimiento en distintas regiones.
  • Uso de recursos léxicos para el análisis de sentimiento
  • Incorporación de diccionarios de polaridad léxica para mejorar la precisión del análisis de sentimiento.
  • Creación de diccionarios personalizados para adaptarse a dominios específicos o contextos particulares.
tema 13Extracción de Información Estructurada en Documentos
  • Uso de modelos de aprendizaje profundo para extracción de información
  • Aplicación de técnicas como "Named Entity Recognition" (NER) basadas en redes neuronales para identificar entidades en el texto.
  • Implementación de modelos pre-entrenados como BERT y ELMO para obtener representaciones contextuales de las entidades.
  • Extracción de relaciones entre entidades
  • Desarrollo de modelos para identificar relaciones semánticas entre entidades en el texto.
  • Uso de técnicas de extracción de relaciones basadas en reglas y aprendizaje supervisado.
tema 14Análisis de Texto en Redes Sociales y Plataformas Web
  • Extracción de datos de redes sociales y web scraping
  • Uso de APIs y técnicas de web scraping para obtener datos de redes sociales y otras fuentes en línea.
  • Consideraciones éticas y legales al acceder y utilizar datos de plataformas web.
  • Análisis de texto en comentarios y opiniones en línea
  • Aplicación de técnicas de análisis de sentimiento y clasificación de texto en comentarios y reseñas de productos en línea.
  • Identificación de tendencias y patrones en la opinión pública a partir del análisis de texto en redes sociales.
tema 15Procesamiento de Voz y Texto en Audio
  • Transcripción automática de audio a texto
  • Uso de modelos de reconocimiento de voz para transcribir automáticamente grabaciones de audio a texto.
  • Desarrollo de sistemas de transcripción de voz en R utilizando librerías especializadas.
  • Análisis de texto en grabaciones de audio
  • Aplicación de técnicas de análisis de texto en transcripciones de voz para extraer información y conocimiento de grabaciones de audio.
  • Uso de librerías para procesar y analizar texto en audio en R.
tema 16Análisis de Sentimiento en Lenguaje de Señas
  • Desarrollo de modelos para el análisis de sentimiento en lenguaje de señas
  • Uso de técnicas de procesamiento de imagen y video para capturar y analizar gestos y expresiones faciales en el lenguaje de señas.
  • Implementación de modelos de aprendizaje automático para interpretar las emociones y sentimientos expresados en el lenguaje de señas.
  • Aplicaciones y usos del análisis de sentimiento en lenguaje de señas
  • Exploración de casos de uso prácticos, como la detección de emociones en la comunicación en lenguaje de señas y la interacción humano-computadora.
tema 17Procesamiento de Documentos Escritos a Mano
  • Reconocimiento de escritura a mano en documentos
  • Uso de técnicas de reconocimiento óptico de caracteres (OCR) para convertir documentos escritos a mano en texto digital.
  • Implementación de OCR en R con librerías como "tesseract" y "imager".
  • Análisis de contenido en documentos escritos a mano
  • Aplicación de técnicas de procesamiento de texto para analizar y extraer información de documentos manuscritos.
  • Exploración de aplicaciones prácticas en el análisis de documentos históricos, formularios escritos a mano y más.
tema 18Procesamiento de Documentos Multimodales
  • Integración de texto, imágenes y otros tipos de datos en documentos
  • Desarrollo de flujos de trabajo para procesar y analizar documentos que contienen múltiples modalidades de información.
  • Uso de librerías y técnicas de R para manejar documentos multimodales.
  • Análisis conjunto de texto e imágenes
  • Aplicación de técnicas de análisis de texto y procesamiento de imágenes para obtener información complementaria de documentos con texto y gráficos.
  • Desarrollo de sistemas de análisis que puedan aprovechar la información combinada de distintas modalidades en documentos.
tema 19Uso de Modelos Pre-entrenados en Procesamiento de Documentos
  • Introducción a modelos pre-entrenados para NLP
  • Descripción de modelos pre-entrenados como BERT, GPT y RoBERTa, y sus aplicaciones en procesamiento de documentos.
  • Uso de librerías en R que permitan la utilización de modelos pre-entrenados, como "huggingface" y "text".
  • Fine-tuning de modelos pre-entrenados
  • Adaptación de modelos pre-entrenados a tareas específicas de procesamiento de documentos, como clasificación y extracción de información.
  • Aprovechamiento de la transferencia de aprendizaje para mejorar el rendimiento de los modelos en tareas con conjuntos de datos limitados.
tema 20Proyecto Final: Clasificación Automática de Documentos
  • Preparación del conjunto de datos de entrenamiento
  • Selección y etiquetado del conjunto de documentos para el entrenamiento del modelo de clasificación.
  • Limpieza y preprocesamiento de los datos antes de la construcción del modelo.
  • Desarrollo de modelos de clasificación de documentos en R
  • Implementación de algoritmos de clasificación, como SVM y Random Forest, para clasificar los documentos en categorías específicas.
  • Ajuste y optimización de los hiperparámetros de los modelos para mejorar la precisión y el rendimiento.
  • Evaluación y optimización de la precisión de los modelos
  • Uso de técnicas de validación cruzada y particionamiento del conjunto de datos para evaluar los modelos de manera robusta.
  • Identificación y manejo de problemas como desbalance de clases y sobreajuste.
  • Implementación de una solución para clasificación automática de nuevos documentos
  • Desarrollo de un flujo de trabajo automatizado que permita la clasificación automática de nuevos documentos utilizando el modelo entrenado.
  • Despliegue de la solución en una aplicación o interfaz que permita a los usuarios ingresar nuevos documentos y obtener las predicciones de clasificación correspondientes.
tema 21Proyecto Final: Generación Automática de Resúmenes de Texto
  • Preparación de datos para la generación de resúmenes
  • Selección de un conjunto de documentos adecuado para el desarrollo del modelo de generación de resúmenes.
  • Limpieza y preprocesamiento de los datos para eliminar ruido y mejorar la calidad de los resúmenes generados.
  • Desarrollo de modelos de generación de resúmenes en R
  • Implementación de modelos de generación de texto, como modelos de lenguaje y redes neuronales, para generar resúmenes coherentes y relevantes.
  • Uso de técnicas de atención y generación de texto condicional para mejorar la calidad de los resúmenes.
  • Evaluación y mejora de la calidad de los resúmenes generados
  • Uso de métricas de evaluación de resúmenes, como ROUGE y BLEU, para medir la calidad y coherencia de los resúmenes generados.
  • Ajuste y optimización de los modelos de generación para mejorar la fluidez y relevancia de los resúmenes.
  • Despliegue de la solución para generar resúmenes de documentos automáticamente
  • Integración del modelo de generación de resúmenes en una aplicación o interfaz que permita a los usuarios ingresar documentos y obtener resúmenes precisos y relevantes.
  • Personalización de la interfaz para facilitar la interacción del usuario y brindar una experiencia de usuario óptima.
tema 22Proyecto Final: Análisis de Grandes Volúmenes de Texto
  • Procesamiento de grandes corpus de documentos
  • Desarrollo de estrategias para manejar grandes volúmenes de texto y optimizar los tiempos de procesamiento.
  • Uso de técnicas de paralelización y distribución en R para agilizar el análisis.
  • Análisis avanzado de tópicos en grandes conjuntos de documentos
  • Aplicación de modelos avanzados de tópicos en grandes corpora de documentos para descubrir patrones y tendencias en la información.
  • Visualización de resultados y presentación de hallazgos en gráficos interactivos y dinámicos.
  • Implementación de sistemas de procesamiento de texto escalables
  • Desarrollo de sistemas que puedan manejar grandes flujos de documentos en tiempo real y realizar análisis de manera continua.
  • Despliegue de la solución en la nube o en servidores locales para garantizar la escalabilidad y disponibilidad del sistema.

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