Natural Language Processing
Las Embeddings (Incrustaciones) de texto son un enfoque moderno para representar texto en el procesamiento del lenguaje natural. La incorporación de algoritmos como Word2Vec y GloVe es clave para los resultados de última generación logrados por los modelos de redes neuronales en problemas de procesamiento de lenguaje natural como la traducción automática. En esta parte […]
Las críticas o comentarios de películas pueden ser clasificadas como favorables o no. La evaluación del texto de la revisión de la película es un problema de la clasificación a menudo llamado análisis de sentimientos. Una técnica popular para desarrollar modelos de análisis de sentimientos es usar un modelo de bolsa de palabras que transforma […]
La preparación de los datos de texto es diferente para cada problema. La preparación comienza con pasos sencillos, como cargar los datos, pero rápidamente se vuelve difícil con tareas de limpieza que son muy específicas para los datos con los que está trabajando. En esta parte, descubrirás paso a paso cómo preparar los datos de […]
Un problema difícil en el que las redes neuronales tradicionales pueden no funcionar es cuando tenemos que reconocer objetos. Es donde un modelo es capaz de identificar objetos en imágenes. Conjunto de datos de reconocimiento de objetos fotográficos El problema de la identificación automática de objetos en las fotografías es dificil debido al número casi […]
Las embeddings de palabras, o incrustaciones de palabras son un tipo de representación de palabras, que permite que ciertas palabras con significado similar tengan una representación similar. Son una representación distribuida de texto, que es quizás uno de los avances clave para el impresionante rendimiento de los métodos de Deep Learning en el desafío de los […]
Los datos de texto requieren una preparación especial antes de que puedas empezar a utilizarlos para el modelado predictivo. El texto debe ser analizado para eliminar palabras, lo que se denomina tokenización. A continuación, las palabras deben codificarse como números enteros o valores de coma flotante para su uso como entrada a un algoritmo de […]
Los datos de texto deben codificarse como números que se utilizarán como entrada o salida para el aprendizaje automático y los modelos de aprendizaje profundo. La biblioteca de aprendizaje profundo de Keras proporciona algunas herramientas básicas para ayudarle a preparar sus datos de texto. En este tutorial, descubrirá cómo puede utilizar Keras para preparar sus […]
Casi siempre deberemos limpiar nuestros textos en bruto antes de pasar a la adaptación de una máquina de aprendizaje o modelo de Deep Learning. Primero debes limpiar tu texto, lo que significa que tienes que dividirlo en palabras, y manejar la puntuación en cada caso. De hecho, hay toda una serie de métodos de preparación […]
Una demostración popular de la capacidad de las técnicas de aprendizaje profundo es el reconocimiento de objetos en imágenes. El inicio del reconocimiento de objetos para el aprendizaje automático y el aprendizaje profundo es el conjunto de datos MNIST. Conjunto de datos de Reconocimiento de Dígitos Escritos a Mano MNIST El MNIST es un conjunto […]
Vamos al command Prompt de window y lo ejecutamos como administrador y escribimos: pip install pydot Después para instalar pygraphviz escrbimos en el command Prompt de window: pip install pygraphviz Ahora probamos a ejecutar y si no funciona correctamente hacemos esto: 1- Vamos a https://graphviz.gitlab.io/_pages/Download/Download_windows.html y descargamos graphviz-2.38.msi lo instalamos. Ahora vamos Equipo […]