Introdução
Criar redes neurais não é fácil. Mesmo com bibliotecas populares, como o Microsoft Cognitive Toolkit e o TensorFlow para ajudar, muitas vezes são necessárias centenas de linhas de código para colocar uma rede neural em funcionamento. É um motivo pelo qual o Keras se tornou popular na comunidade de aprendizagem profunda. O Keras é uma biblioteca Python open source que simplifica bastante a criação de redes neurais. Nos bastidores, utiliza o Microsoft Cognitive Toolkit, TensorFlow ou Theano para fazer o trabalho mais pesado. Com o Keras, pode criar redes neurais sofisticadas com apenas algumas dezenas de linhas de código e prepará-las para classificar as imagens, analisar texto em termos de sentimento, efetuar processamento de linguagem natural e executar outras tarefas para as quais a aprendizagem profunda é ideal.
Neste módulo, irá utilizar o Keras para criar uma rede neural que classifica o texto em termos de sentimento. Uma entrada como "Serviço excelente e sushi do melhor que já provei" terá uma classificação próxima de 1,0, o que indica sentimento positivo, ao passo que uma entrada como "Comida sem sabor e serviço horrível" terá uma classificação mais próxima de 0,0. Esses sistemas são amplamente utilizados hoje em dia para monitorar o X, o Yelp e outros serviços de mídia social em busca de sentimentos em relação a empresas e candidatos políticos. Para minimizar a instalação e configuração, irá utilizar o Keras num bloco de notas do Jupyter alojado no Azure Notebooks, em que o Keras, o TensorFlow e outras bibliotecas de que precisa estão pré-instaladas.
Objetivos de aprendizagem
Neste módulo, irá:
- Criar um bloco de notas do Jupyter no Azure Notebooks
- Utilizar o Keras para criar e preparar uma rede neural para efetuar a análise de sentimento
- Utilizar a rede neural para analisar texto em termos de sentimento