Introduzione agli Word Embedding e ai Modelli di Spazio Vettoriale

Nel mondo dell'intelligenza artificiale, i computer non leggono il testo come fanno gli esseri umani; elaborano numeri. Trasformare parole grezze in vettori matematici significativi è il passo fondamentale per tutte le tecnologie linguistiche moderne. Questo corso basato sul testo ti guida attraverso i concetti fondamentali degli word embedding, spiegando come le macchine catturano le relazioni semantiche e il contesto. Inizierai con la terminologia fondamentale degli spazi vettoriali e dell'apprendimento della rappresentazione prima di passare a modelli di implementazione pratici. Attraverso spiegazioni chiare e frammenti di codice strutturati, svilupperai una solida intuizione su come le parole vengono mappate in spazi vettoriali continui. Cosa imparerai: * Comprendere la transizione dai modelli tradizionali bag-of-words ai vettori di parole densi; * Applicare modelli di embedding popolari per catturare la somiglianza semantica tra le parole; * Configurare rappresentazioni vettoriali di base utilizzando Python e librerie numeriche moderne; * Esplorare come i modelli moderni basati su transformer generano embedding consapevoli del contesto; * Esercitarsi nella misurazione della distanza e della somiglianza vettoriale utilizzando metriche di similarità del coseno. Il corso inizia con le basi linguistiche e matematiche essenziali, assicurandoti di comprendere il 'perché' dietro gli spazi vettoriali prima di esplorare gli standard di implementazione moderni. Questo corso è progettato interamente per principianti con familiarità di base con Python e senza precedenti esperienze nell'elaborazione del linguaggio naturale. Inizia oggi il tuo viaggio nella tecnologia linguistica e padroneggia la meccanica fondamentale della rappresentazione del testo.