Los motores de búsqueda son mecanismos que organizan y distribuyen la información producida en la red a los usuarios que expresan sus dudas a partir de keywords en los estos motores.

En los últimos años, se ha observado un crecimiento espectacular de los datos de texto en lenguaje natural, incluidas páginas web, artículos de noticias, literatura científica, correos electrónicos, documentos empresariales y redes sociales como artículos de blogs, publicaciones en foros, reseñas de productos y tweets. 

Los datos de texto son únicos en el sentido de que generalmente son generados directamente por humanos en lugar de un sistema informático o sensores y, por lo tanto, son especialmente valiosos para descubrir conocimientos sobre las opiniones y preferencias de las personas, además de muchos otros tipos de conocimiento que codificamos en texto.

Este curso cubrirá las tecnologías de motores de búsqueda, que juegan un papel importante en cualquier aplicación de minería de datos que involucre datos de texto por dos razones.

Podrás conocer los conceptos básicos, los principios y las principales técnicas de recuperación de texto, que es la ciencia subyacente de los motores de búsqueda.

Lo que aprenderás:

• Orientación
  • Se familiarizará con el curso, sus compañeros de clase y nuestro entorno de aprendizaje. La orientación también le ayudará a obtener las habilidades técnicas necesarias para el curso.
• Semana 1
  • Durante las lecciones de esta semana, aprenderá las técnicas de procesamiento del lenguaje natural, que son la base para todo tipo de aplicaciones de procesamiento de texto, el concepto de un modelo de recuperación y la idea básica del modelo de espacio vectorial.
• Semana 2
  • En las lecciones de esta semana, aprenderá cómo funciona el modelo de espacio vectorial en detalle, las principales heurísticas utilizadas en el diseño de una función de recuperación para clasificar documentos con respecto a una consulta y cómo implementar un sistema de recuperación de información (es decir, un motor de búsqueda). , incluido cómo crear un índice invertido y cómo puntuar documentos rápidamente para una consulta.
• Semana 3
  • En las lecciones de esta semana, aprenderá cómo evaluar un sistema de recuperación de información (un motor de búsqueda), incluidas las medidas básicas para evaluar un conjunto de resultados recuperados y las principales medidas para evaluar una lista clasificada, incluida la precisión promedio (AP) y la ganancia acumulada descontada normalizada (nDCG) y cuestiones prácticas en la evaluación, incluidas las pruebas de significación estadística y la combinación.

• Semana 4
  • En las lecciones de esta semana, aprenderá modelos de recuperación probabilística y modelos de lenguaje estadístico, particularmente el detalle de la función de recuperación de probabilidad de consulta con dos métodos de suavizado específicos, y cómo la función de recuperación de probabilidad de consulta está conectada con la heurística de recuperación utilizada en el modelo de espacio vectorial. .
• Semana 5
  • En las lecciones de esta semana, aprenderá técnicas de retroalimentación en la recuperación de información, incluido el método de retroalimentación de Rocchio para el modelo de espacio vectorial y un modelo mixto para retroalimentación con modelos de lenguaje. También aprenderá cómo funcionan los motores de búsqueda web, incluido el rastreo web, la indexación web y cómo se pueden aprovechar los enlaces entre páginas web para puntuar páginas web.
• Semana 6
  • En las lecciones de esta semana, aprenderá cómo se puede usar el aprendizaje automático para combinar múltiples factores de puntuación para optimizar la clasificación de documentos en la búsqueda web (es decir, aprender a clasificar) y aprender técnicas utilizadas en los sistemas de recomendación (también llamados sistemas de filtrado), que incluyen recomendación / filtrado basado en contenido y filtrado colaborativo.

¿Cómo obtengo el curso?

Este curso es ofrecido desde la plataforma de Coursera, es un curso que puedes obtener de manera gratuita bajo ciertas condiciones.

La primera opción es elegir la opción de “Curso gratuito sin certificado”, de esta manera podrás acceder al contenido del curso y finalizarlo, pero no podrás obtener un certificado de finalización avalado por la plataforma.

La segunda opción es elegir “auditar curso”, con esta opción podrás acceder al contenido de video del curso, pero no podrás realizar los exámenes ni obtener el certificado de finalización. Si no ves la opción de auditar curso, debes verificar en la parte de abajo usando el scroll (en forma de link).

Las opciones varían dependiendo el curso, pero con cualquiera de las dos podrás acceder gratuitamente al contenido. Por si fuera poco, algunos cursos tienen la opción de ayuda económica, con los cuales puedes solicitar dicho apoyo y ser acreedor de un curso de pago.

Para obtener el curso de manera gratuita da clic en el siguiente botón: