Capítulo 9. Aprovechar los datos no estructurados con la IA
Este trabajo se ha traducido utilizando IA. Agradecemos tus opiniones y comentarios: translation-feedback@oreilly.com
En los capítulos anteriores, hemos utilizado bastante la IA con datos estructurados, o como la mayoría de la gente los llama, tablas. Sin embargo, muchos datos de las empresas no se almacenan realmente en tablas limpias, sino que se presentan en una plétora de formatos, como PDF, imágenes, texto sin formato, sitios web y correos electrónicos. Si tenemos en cuenta estos formatos, la mayoría de los datos disponibles en las organizaciones no están estructurados. Con la IA, podemos desbloquear estos tesoros y obtener información de datos que apenas han sido tocados antes por los analistas o de datos que, de otro modo, necesitan mucho esfuerzo manual antes de que alguien pueda obtener información de ellos. En este capítulo exploraremos cómo la IA puede ayudarnos a analizar textos, documentos y archivos de imágenes.
Caso práctico: Obtener información a partir de datos de texto
El lenguaje escrito es una de las mayores y más diversas fuentes de datos que ha recopilado la humanidad. Y las empresas no son una excepción. Los mayores creadores de datos son las personas, dentro o fuera de las organizaciones. Los clientes se convierten en productores de contenidos y comparten sus opiniones sobre productos o servicios en la web y en diversos canales.
En este caso de uso, vamos a implementar un servicio de IA que nos ...
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