Introducción
La creación de redes neuronales no es tarea fácil. Incluso con la ayuda de bibliotecas populares, como Microsoft Cognitive Toolkit y TensorFlow, a menudo se necesitan varios cientos de líneas de código para poner en funcionamiento una red neuronal. Esa es una de las razones por las que Keras se ha hecho popular en la comunidad de aprendizaje profundo. Keras es una biblioteca de Python de código abierto que simplifica enormemente la creación de redes neuronales. Internamente, usa Microsoft Cognitive Toolkit, TensorFlow o Theano para hacer el trabajo pesado. Con Keras, puede crear redes neurales sofisticadas con unas pocas docenas de líneas de código y entrenarlas para clasificar imágenes, analizar el sentimiento del texto, realizar el procesamiento de lenguaje natural y realizar otras tareas en las que destaca el aprendizaje profundo.
En este módulo, usará Keras para compilar una red neuronal que puntúa un texto para el análisis de sentimiento. Una entrada, como "Servicio excelente y uno de los mejores sushi que he probado" obtendría una puntuación cercana a 1,0 que indica que el sentimiento es positivo, mientras que una entrada como "La comida era insípida y el servicio terrible" obtendría una puntuación más cerca de 0,0. Estos sistemas se usan ampliamente en la actualidad para supervisar Twitter, Yelp y otros servicios de medios sociales para analizar el sentimiento con respecto a empresas y candidatos políticos. Para minimizar la instalación y configuración, deberá usar Keras en un cuaderno de Jupyter Notebooks hospedado en Azure Notebooks, donde están preinstaladas las bibliotecas de Keras, TensorFlow y otras que necesita.
Objetivos de aprendizaje
En este módulo, aprenderá a:
- Crear un cuaderno de Jupyter Notebook en Azure Notebooks
- Usar Keras para compilar y entrenar una red neuronal a fin de realizar un análisis de sentimiento
- Usar la red neuronal para realizar un análisis de sentimiento del texto