Dia 7: Word2Vec, vectores, PCA
20230727Hoy tenía que poner en práctica los conocimientos de vectores, lo más usado en machine learning de vectores hasta lo que sé ahora es similitud de cosenos y PCA, ambos los use en el modelo de google Word2Vec.
Word2Vec como su nombre lo dice transforma palabras en ingles a vectores, lo genial de este modelo es que llegaron a hacer que capte similitudes semánticas y sintácticas entre palabras. Y justo eso es lo que aproveche para aplicar la similitud de cosenos y PCA.
Me explico mejor similitud de cosenos para hallar las relaciones de las palabras. Y el PCA para poder representar cada vector con una dimensionalidad de 2 para poder visualizarlo con matplotlib.
Dejo imagenes de como me quedo que también subí a twitter.
