Scikit Learn programar NLP con GloVe Embeddings para texto

Ejercicio de programación: Técnicas avanzadas de extracción de características

Este ejercicio de programación está diseñado para poner a prueba tus conocimientos en ScikitLearn. Es un ejercicio para expertos que requiere un dominio completo de la tecnología.

Tipo: Ejercicio de código 60 minutos estimados 300 puntos de experiencia

Información adicional del ejercicio

Reto de extracción de características usando word embeddings y pipelines en Scikit Learn.

Contenido del ejercicio

En este reto, aplicarás tus conocimientos sobre palabra embeddings y pipelines para integrarlos dentro de Scikit Learn. Vamos a utilizar los embeddings de GloVe para representar un conjunto de datos textuales, que luego se utilizarán para entrenar un modelo de clasificación binaria. Trabajarás con el conjunto de datos fetch_20newsgroups proporcionado por Scikit Learn, que contiene una colección de noticias agrupadas en 20 categorías diferentes.

Carga del dataset: Utiliza fetch_20newsgroups para cargar el conjunto de datos. Escoge las categorías comp.sys.mac.hardware y rec.motorcycles para ser tus etiquetas.

Carga de embeddings preentrenados: Descarga y carga los embeddings de GloVe preentrenados disponibles online en Kaggle (e.g., glove.6B.50d.txt) en un diccionario para su fácil manejo.

Creación de un transformador de embeddings: Implementa un transformador personalizado que convierta el texto del conjunto de datos en representaciones vectoriales usando los embeddings de GloVe cargados.

Definición del pipeline de Scikit Learn: Diseña un pipeline que incluya el transformador de embeddings y un clasificador como LogisticRegression.

Entrenamiento y evaluación del modelo: Entrena tu modelo con el conjunto de entrenamiento y evalúa su rendimiento en el conjunto de prueba mostrando la precisión del modelo.

Lección relacionada

Este ejercicio está relacionado con la lección "Técnicas avanzadas de extracción de características" de ScikitLearn. Te recomendamos revisar la lección antes de comenzar.

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Alan Sastre

Ingeniero de Software y formador, CEO en CertiDevs

Ingeniero de software especializado en Full Stack y en Inteligencia Artificial. Como CEO de CertiDevs, ScikitLearn es una de sus áreas de expertise. Con más de 15 años programando, 6K seguidores en LinkedIn y experiencia como formador, Alan se dedica a crear ejercicios prácticos y contenido educativo de calidad para desarrolladores de todos los niveles.

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solution.js

JavaScript

1 function solveChallenge ( input ) {

2 // Algoritmo optimizado O(n log n)

3 const data = parseInput ( input );

4 const sorted = data . sort (( a , b ) => a - b );

6 // Aplicar técnica de dos punteros

7 let left = 0 , right = sorted . length - 1 ;

8 const result = [];

10 while ( left < right ) {

11 const sum = sorted [ left ] + sorted [ right ];

12 if ( sum === target ) {

13 result . push ([ sorted [ left ], sorted [ right ]]);

14 left ++; right --;

15 } else if ( sum < target ) {

16 left ++;

17 } else {

18 right --;

19 }

20 }

22 return result ;

23 }

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Ejercicios de programación en ScikitLearn: Práctica y Certificación

Los ejercicios de programación son fundamentales para dominar ScikitLearn. Este ejercicio está diseñado para poner a prueba tus conocimientos prácticos y ayudarte a consolidar lo aprendido en las lecciones teóricas. La práctica constante con ejercicios de programación es la clave para convertirte en un desarrollador experto.

¿Por qué resolver ejercicios de programación?

Resolver ejercicios de programación en ScikitLearn te permite:

Aplicar conocimientos teóricos: Poner en práctica los conceptos aprendidos en las lecciones de ScikitLearn.
Identificar áreas de mejora: Descubrir qué conceptos necesitas reforzar en tu aprendizaje de ScikitLearn.
Prepararte para certificaciones: Los ejercicios te preparan para obtener certificados profesionales en ScikitLearn.
Mejorar tu perfil profesional: Demostrar tus habilidades prácticas en ScikitLearn.

Metodología de aprendizaje

Nuestros ejercicios de programación están diseñados siguiendo una metodología probada de aprendizaje progresivo. Cada ejercicio en ScikitLearn está cuidadosamente estructurado para llevar tus habilidades al siguiente nivel. Comenzamos con conceptos fundamentales y avanzamos gradualmente hacia desafíos más complejos que reflejan situaciones reales del desarrollo de software profesional.

Certificación y validación de conocimientos

Al completar ejercicios de programación, no solo mejoras tus habilidades técnicas, sino que también puedes obtener certificados que validan tu expertise en ScikitLearn. Estos certificados son reconocidos por empresas y pueden ser una gran adición a tu perfil profesional de LinkedIn o tu CV como desarrollador.

Los ejercicios están alineados con los estándares de la industria y cubren desde conceptos básicos hasta técnicas avanzadas de programación en ScikitLearn. Cada ejercicio incluye casos de prueba y ejemplos prácticos que te ayudarán a comprender mejor cómo aplicar lo aprendido en proyectos reales.