Fine-tunea un transformer para clasificación legal en una LegalTech madrileña
Visión general
De qué trata este proyecto.
Fine-tunea un transformer con 18.000 cláusulas legales en 24 categorías, implementa regularización y evalúa con F1 macro. Obtén un certificado verificable.
El Briefing
Lo que harás y lo que demostrarás.
Construir un clasificador de cláusulas legales con F1 macro >= 0,86 sobre 24 categorías y análisis claro de modos de fallo.
Earning criteria — what you'll demonstrate
- Aplicar fine-tuning de transformers grandes con técnicas modernas de regularización
- Comparar baseline clásico vs. neural honestamente
- Evaluar clasificación multiclase con métricas e intervalos defendibles
- Diagnosticar modos de fallo en clasificación de texto especializado
Encaje académico
Dónde encaja esto en tus estudios.
Afina las mismas habilidades que tu titulación espera de ti.
Neural Networks for NLP
Master · Ai Ml
Fit score: 1
Habilidades
Habilidades que demostrarás.
Cada una aparece en tu credencial verificada.
Carreras
Roles para los que esto te prepara.
Títulos reales. Puentes de habilidades reales. Elige el que más se acerque a tu trayectoria.
Trayectorias profesionales que esto construye
Roles canónicosIngeniero/a de PLN
Fine-tunear transformers para clasificación de dominio es competencia central del NLP engineer en LegalTech y otras verticales especializadas.
Este proyecto afina
- transformers
- fine-tuning
- text-classification
Ingeniero/a de Machine Learning
La comparación rigurosa baseline vs. neural y los intervalos bootstrap son competencias del MLE aplicado a NLP.
Este proyecto afina
- fine-tuning
- evaluation
- python
Científico/a Aplicado/a de IA
Diagnosticar modos de fallo y comunicarlos al producto es trabajo del applied AI scientist en startups verticales.
Este proyecto afina
- evaluation
- text-classification
- nlp-spanish