Identificar cómo se analiza la sintaxis haciendo uso de la gramática libre de contexto.
Entenderás qué es el sistema de la gramática libre de contexto y cómo se implementa en Python.
Los siguientes enlaces son externos a la Universidad Tecmilenio, al acceder a ellos considera que debes apegarte a sus términos y condiciones.
Para conocer más sobre procesamiento sintáctico, te recomendamos revisar el siguiente video:
edureka! (2019, 15 de marzo). Context Free Grammar Using NLP (Natural Language Processing) In Python | NLP Tutorial | Edureka [Archivo de video]. Recuperado de https://www.youtube.com/watch?v=b4nbE-pG_TM
Diseñar un algoritmo en IBM cloud para el reconocimiento de escritura a mano.
Agrega un cuaderno de Jupyter a tu entorno y realiza las operaciones de importación del modelo y generación del activo de Machine Learning. Utiliza el siguiente material como ejemplo:
Ćmielowsk, L. (2022). Use Keras to recognize hand-written digits with ibm-watson-machine-learning. Recuperado de https://github.com/IBM/watson-machine-learning-samples/tree/master/cloud/notebooks/python_sdk/deployments/keras/Use%20Keras%20to%20recognize%20hand-written%20digits.ipynb
El siguiente enlace es externo a la Universidad Tecmilenio,
al acceder a éste considera que debes apegarte a sus términos y condiciones.
Genera un nuevo cuaderno en otra plataforma (Google Colab, Anaconda o en un entorno local) y utiliza los códigos de ejemplo que se comparten en el despliegue para comprobar que se puede consumir el modelo mediante el API creado.
Asegúrate de: