Uso de Modelos Prediseñados en Aplicaciones de Luis
Clase 24 de 27 • Curso de Azure Cognitive Services
Contenido del curso
- 5

Text Analytics: Extracción y Análisis de Texto en Documentos
10:30 - 6

Escenarios de Uso de Servicios Cognitivos en Análisis de Datos
07:04 - 7

Análisis de Sentimiento con APIs de Azure: Uso y Configuración
09:37 - 8

Detección de Idiomas con Servicios Cognitivos Azure
07:26 - 9

Desarrollo de Aplicación de Consola con Text Analytics en C#
15:53
- 10

Servicios de Voz en Cognitive Services: Conversión y Aplicaciones
06:53 - 11

Conversión de Texto a Voz con Azure Cognitive Services
11:38 - 12

Conversión de Voz a Texto con Servicios Cognitivos en Visual Studio
13:33 - 13

Implementación de Traducción de Voz en Visual Studio
10:14 - 14

Implementación de Reconocimiento de Voz con Visual Studio
13:37
- 15

Visión Computacional con Microsoft: Análisis y Aplicaciones Prácticas
06:38 - 16

Creación de un Servicio de Computer Vision en Azure y su Implementación
11:56 - 17

Servicio OCR: Conversión de Imágenes a Texto Usando Azure
08:46 - 18

Reconocimiento Facial: Detección y Análisis de Rasgos Humanos
08:50 - 19

Detección y Análisis de Rostros con Face API
04:44 - 20

Uso de la API Face para Detección y Verificación de Rostros
16:53
- 21

Implementación de Luis para Comprensión del Lenguaje Natural
11:39 - 22

Creación de Modelos e Intenciones en Aplicaciones de Luis
11:52 - 23

Desarrollo de Aplicaciones en LUIS desde Cero
12:09 - 24

Uso de Modelos Prediseñados en Aplicaciones de Luis
07:25 - 25

Entrenamiento y Publicación de Modelos en LUIS
16:34 - 26

Integración del modelo Luis en aplicaciones con SDK de C#
08:28
¿Cómo utilizar modelos prediseñados en LUIS para mejorar aplicaciones?
Incorporar modelos prediseñados en tus aplicaciones de LUIS (Language Understanding Intelligent Service) es una manera eficiente de añadir funcionalidades comunes sin tener que desarrollarlas desde cero. Estos modelos ofrecen entidades e intenciones preconfiguradas que pueden acelerar significativamente el proceso de desarrollo, especialmente al trabajar con aplicaciones que necesitan procesar lenguaje natural en determinadas áreas, como el clima o el correo electrónico.
¿Qué aspectos considerar al elegir un modelo prediseñado?
-
Idioma y variaciones regionales: Al crear una aplicación en LUIS, es crucial definir el idioma correctamente. Algunas configuraciones regionales no soportan modelos prediseñados. Por ejemplo, para el español mexicano, no hay dominios prediseñados disponibles. Una buena práctica es optar por el español neutral si deseas utilizar estas funcionalidades.
-
Configuración del modelo: Puedes comenzar creando una nueva aplicación (por ejemplo, "travel app") en español neutral. Selecciona los servicios de predicción adecuados y explora los dominios preconstruidos que puedes agregar a tu aplicación.
¿Cómo agregar dominios preconstruidos?
Para agregar dominios preconstruidos, sigue estos pasos:
- Navega al menú "Previewint" y selecciona "Pre Build Domains".
- Revisa los dominios disponibles, que pueden incluir funciones como administración de correos electrónicos o consultas sobre el clima.
- Selecciona el dominio que más se ajuste a las necesidades de tu aplicación.
¿Qué ofrecen las intenciones y entidades predefinidas?
Los dominios preconstruidos te proporcionan ejemplos y variantes de frases para alimentar tus intenciones. Observa que:
- Intenciones: Hay múltiples ejemplos para cada intención, lo que reduce el trabajo manual al mínimo.
- Entidades: Incluyen datos preconstruidos, como el clima histórico y rangos de temperatura, que se integran automáticamente en tu aplicación.
¿Qué hacer si tu variante regional no soporta dominios prediseñados?
En caso de que tu configuración regional no soporte modelos prediseñados, aún puedes utilizar entidades prediseñadas para facilitar el desarrollo. Estas incluyen:
- Edad
- Dimensiones
- Correos electrónicos
- Números y porcentajes
- Temperaturas y otros datos comunes
Por ejemplo, al agregar una entidad preconstruida como "temperatura", podrás entrenar el modelo y asociar ejemplos nuevos para conectar esta entidad con tus intenciones.
Prácticas recomendadas para acelerar el desarrollo con modelos prediseñados
- Optimización del tiempo: Utiliza dominios y entidades preconstruidas para reducir drásticamente el tiempo de configuración de tu aplicación.
- Adaptabilidad: Aunque los "Pre Build Domains" no sean compatibles con todas las configuraciones regionales, puedes optar por las entidades preconfiguradas para campos comunes.
- Entrenamiento continuo: Una vez que agregues entidades e intenciones, entrena tu modelo para mejorar su precisión y eficacia en la interpretación de entradas.
Utilizar modelos y entidades prediseñados en LUIS no solo agiliza tu trabajo, sino que también facilita la integración de características altamente sofisticadas para procesar lenguaje natural. Al comprender las opciones disponibles y cómo implementarlas, puedes crear aplicaciones más inteligentes y robustas. ¡Continúa explorando y aprendiendo, tu viaje en el mundo del lenguaje natural y aplicaciones inteligentes apenas comienza!