Введение
Создавать нейронные сети непросто. Даже с помощью популярных библиотек, таких как Microsoft Cognitive Toolkit и TensorFlow, часто требуется несколько сотен строк кода для получения рабочей нейронной сети. Это одна из причин, по которым Keras популярен среди специалистов по глубокому обучению. Keras — это библиотека Python с открытым исходным кодом, которая значительно упрощает создание нейронных сетей. Она использует Microsoft Cognitive Toolkit, TensorFlow или Theano для выполнения тяжелой работы. Keras позволяет создавать сложные нейронные сети с помощью всего несколько десятков строк кода и обучать их классифицировать изображения, анализировать текст для определения тональности, выполнять обработку естественного языка и осуществлять другие задачи, для которых предназначено глубокое обучение.
В этом модуле вы используете Keras для построения нейронной сети, которая анализирует текст для определения тональности. Такие входные данные, как отзыв: "Отличное обслуживание, лучшие суши, что я ел", — получат оценку ближе к 1.0, указывающую на положительную тональность, а входные данные: "Невкусная еда и ужасное обслуживание", — получат оценку ближе к 0,0. Такие системы широко используются сегодня для мониторинга X, Yelp и других социальных сетей для тональности в отношении предприятий и политических кандидатов. Чтобы свести к минимуму установку и настройку, вы используете Keras в записной книжке Jupyter, размещенной в записных книжках Azure, где уже установлены Keras, TensorFlow и другие нужные библиотеки.
Цели обучения
Изучив этот модуль, вы сможете:
- Создание записной книжки Jupyter в записных книжках Azure.
- Использование Keras для построения и обучения нейронной сети, которая будет выполнять анализ тональности.
- Использование нейронных сетей для анализа текста с целью определения тональности