Del curso: Microsoft Azure IA esencial: Introducción a Workloads y Machine Learning en Azure

Demostración de Azure AI Language

Del curso: Microsoft Azure IA esencial: Introducción a Workloads y Machine Learning en Azure

Demostración de Azure AI Language

“

La forma más rápida para probar las funcionalidades que nos brinda el servicio de lenguaje de Azure es a través de su portal llamado Azure AI Language Studio. Su dirección es esta que está aquí en el navegador y que para acelerar este proceso ya también me firmé con mi cuenta y seleccioné el servicio que acabamos de desplegar de tipo lenguaje. En este caso, en pocas palabras, no estoy utilizando el servicio multipropósito. ¿Por qué? Porque, como lo comenté anteriormente, hay algunas características que son exclusivas de dicho servicio y por esa razón debemos desplegar un recurso específico. Tal es el caso de la extracción de entidades personalizadas y también la extracción de información de salud, y es justamente lo que quiero mostrarte en este video. Acá, vámonos a la extracción de información de salud. Nota que aquí me permite seleccionar el recurso de Azure que quiero utilizar, en este caso azure-ia-esencial-lenguaje, y por acá hay un ejemplo, hay un ejemplo de una receta médica que está en idioma inglés, pero que con esto nos vamos a dar cuenta cómo funciona. Vamos a seleccionar aquí esta opción que indica que estamos en conocimiento de que esto va a incurrir en algunos costos en la cuenta de Azure y después vamos a hacer clic en Ejecutar. Lo que hace esta característica entonces es identificar toda la información relacionada con la salud en esta receta. Aquí, por ejemplo, estamos viendo ciertas dosis de ciertos medicamentos que debe tomar este paciente ficticio. Por acá, si quisieras ocultar esas flechas, lo puedes hacer para leer de una mejor manera esta extracción que se acaba de hacer. Además, por si fuera poco, para aquellas personas con conocimientos técnicos, aquí está todo este documento de JSON que se puede utilizar en aplicaciones para poder integrar esta información en nuestros sistemas. Bien, vamos a probar otra característica, por acá vámonos a la extracción de datos de tipo PII o Personally Identifiable Information, y de nueva cuenta voy a seleccionar azure-ia-esencial-lenguaje, ya que es el que tengo configurado por acá arriba, y voy a usar alguno de estos ejemplos, digamos, este de Viaje, pareciera que esto es, pues, un texto que proviene de algún correo electrónico o de alguna nota o algo, realmente no importa el origen. Aquí lo interesante es ver esta información personal que se está extrayendo, por ejemplo, esta persona, la fecha, el lugar, aquel día, de lo que se está hablando, y por acá podemos también seleccionar la opción de Extracción de información de salud protegida, que en este caso pareciera que no hay. En este caso específico no tiene, pero por acá tenemos esta opción. Vamos a ver otro ejemplo, digamos este reporte médico, que es como un reporte que fue escrito por algún doctor en algún hospital. Aquí acabo de seleccionar esta opción de Extracción de información de salud protegida. Entonces, vamos a ejecutar y, como podemos ver aquí en pantalla, se están extrayendo todas estas entidades, toda esta información personal, nombres, la edad, el lugar, la fecha, y, por acá, incluso esta persona que está involucrada en todo este texto. Muy bien, por último, vámonos de regreso acá a Language Studio, y en este caso vámonos a esta parte de las preguntas y voy a hacer clic en esta de Contestar preguntas, ya que quiero pegar este texto, que es la transcripción de un video de un curso que está aquí en LinkedIn Learning, acerca de Azure, específicamente de la certificación básica. Entonces, yo sé que esto está en español, vamos a ponerlo en español. Por acá ya está seleccionado el recurso de forma correcta y vamos a hacer una pregunta, vamos a preguntar: «¿Qué es la escalabilidad?». Vamos a ejecutar, entonces se analiza el texto y basándose en este texto me está regresando la respuesta que yo estoy buscando. Finalmente, también te quiero comentar que todas estas características las podemos utilizar dentro de Azure AI Foundry.

Contenido