Investigación

Trabajo académico publicado en procesamiento de lenguaje natural y aprendizaje profundo.

Q3 Springer ICAT 2019

Deep Learning Methods in Natural Language Processing

Presentado en la Conferencia ICAT 2019 — Quito, Ecuador, Diciembre 2019

Publicado en Springer Magazine “Communications in Computer and Information Science” — Cuartil Q3

Investigación que compara enfoques de aprendizaje profundo para tareas de NLP, con énfasis en la implementación práctica usando Python, PyTorch y arquitecturas transformer. El trabajo evalúa el rendimiento de modelos en múltiples tareas de referencia y proporciona líneas base reproducibles para investigación aplicada en NLP.

NLP Deep Learning Transformers Python PyTorch

Intereses de investigación

Machine LearningLLMsSistemas Multi-AgenteRAGMLOpsIoT