"Aplicaciones de Procesamiento de Lenguaje Natural (PLN) en Empresas" Machine Learning y sus mil y un porque
Actualmente debido al creciente uso de internet, hay una abundante cantidad de información textual. Como actualmente las empresas utilizan esta información? La respuesta es Procesamiento de Lenguaje Natural. Procesamiento de Lenguaje Natural (PLN) es una área de ciencia de la computación, inteligencia artificial y lingüística computacional que se preocupa de las interacciones entre computadores y lenguajes humanos. En la presente charla, veremos algunas ilustraciones de PLN en nuestra vida cotidiana y como estas tecnologías son usadas en empresas. Específicamente, veremos ejemplos en la empresa Educational Testing Services(ETS) - empresa a cargo del TOEFL. Ya más específicamente, veremos cómo modelar un programa para corrección automática de preguntas en forma de texto. En el área de reconocimiento de audio, trataremos el problema de detección automática de errores de pronunciación. Relacionado a gramática, analizaremos el problema de selección correcta de preposiciones dada una oración. Finalmente, analizaremos el problema de análisis de sentimientos en comentarios de libros.
MSc. Nils Murrugarra (Estados Unidos – Pittsburgh)
Investigador experto en Machine Learning ha trabajado en el “Educational Testing Service” de Princeton, Estados Unidos. Actualmente es investigador y candidato a doctor en Ciencias de la Computación por la Universidad de Pittsburgh, Estados Unidos.
Se ha desempeñado como investigador de Machine Learning, trabajando sobre la plataforma SKILL del “Educational Testing Service” de Princeton. Actualmente, trabaja en Active Learning en el departamento de Ciencias de la Computación de la Universidad de Pittsburgh y forma parte del cuerpo directivo de la revista de computación "CompuScientia“. Ha sido presidente de la Sociedad de Estudiantes de Ciencias de la Computación (SECC) entre los años 2007 y 2008.
Poster sobre Huertos caseros sostenibles circular, vertical, tradicional: reto frente al clima, pregunta de investigación, descripción de la práctica, aspectos técnicos, implementación, resultados y contribución a los pilares de agricultura sostenible adaptada al clima (ASAC).
"Aplicaciones de Procesamiento de Lenguaje Natural (PLN) en Empresas" Machine Learning y sus mil y un porque
Actualmente debido al creciente uso de internet, hay una abundante cantidad de información textual. Como actualmente las empresas utilizan esta información? La respuesta es Procesamiento de Lenguaje Natural. Procesamiento de Lenguaje Natural (PLN) es una área de ciencia de la computación, inteligencia artificial y lingüística computacional que se preocupa de las interacciones entre computadores y lenguajes humanos. En la presente charla, veremos algunas ilustraciones de PLN en nuestra vida cotidiana y como estas tecnologías son usadas en empresas. Específicamente, veremos ejemplos en la empresa Educational Testing Services(ETS) - empresa a cargo del TOEFL. Ya más específicamente, veremos cómo modelar un programa para corrección automática de preguntas en forma de texto. En el área de reconocimiento de audio, trataremos el problema de detección automática de errores de pronunciación. Relacionado a gramática, analizaremos el problema de selección correcta de preposiciones dada una oración. Finalmente, analizaremos el problema de análisis de sentimientos en comentarios de libros.
MSc. Nils Murrugarra (Estados Unidos – Pittsburgh)
Investigador experto en Machine Learning ha trabajado en el “Educational Testing Service” de Princeton, Estados Unidos. Actualmente es investigador y candidato a doctor en Ciencias de la Computación por la Universidad de Pittsburgh, Estados Unidos.
Se ha desempeñado como investigador de Machine Learning, trabajando sobre la plataforma SKILL del “Educational Testing Service” de Princeton. Actualmente, trabaja en Active Learning en el departamento de Ciencias de la Computación de la Universidad de Pittsburgh y forma parte del cuerpo directivo de la revista de computación "CompuScientia“. Ha sido presidente de la Sociedad de Estudiantes de Ciencias de la Computación (SECC) entre los años 2007 y 2008.
Poster sobre Huertos caseros sostenibles circular, vertical, tradicional: reto frente al clima, pregunta de investigación, descripción de la práctica, aspectos técnicos, implementación, resultados y contribución a los pilares de agricultura sostenible adaptada al clima (ASAC).