El laberinto de Falken

El análisis de sentimiento es una técnica de machine learning, basada en el procesado del lenguaje natural, que pretende obtener información subjetiva de una serie de textos o documentos. Un ejemplo clásico de aplicación consiste en dilucidar si un artículo periodístico es favorable o no favorable en relación a un tema determinado. Las aplicaciones en el mundo real son muchas y variadas. No hace mucho leía un artículo sobre la aplicación de estas técnicas para usarlas como un dato más a la hora de predecir índices bursátiles, analizando lo que decía la prensa económica sobre determinadas empresas. El campo del tratamiento del lenguaje natural es una área de estudio bastante activa actualmente, y utiliza técnicas que pueden llegar a ser bastante complejas. Sin embargo, no es necesario complicarse mucho la vida para obtener resultados bastante decentes. Como ejemplo, vamos a tratar de predecir si un mensaje de Twitter es positivo o negativo. Como datos de entrenamiento usaremos un dat...

Las redes neuronales convolucionales o ConvNets son útiles en variadas aplicaciones dentro del machine learning, sin embargo, donde ha conseguido revolucionar el estado del arte es en la visión artificial y el procesado de imágenes. Lo que caracteriza a este tipo de redes es que es capaz de aprender en las primeras capas una serie de características básicas de la imagen, como son líneas o formas más o menos simples. En posteriores fases aprende a discriminar entre elementos más complejos, como ojos u orejas. Finalmente, en capas más profundas son capaces de diferenciar objetos complejos, como personas, perros, gatos o coches. En la siguiente imagen se plasma visualmente lo que quiero decir. Antes de hablar de las redes convolucionales convendrá explicar qué es eso de la convolución y para qué sirve. En el ámbito del tratamiento de imágenes, la convolución es una operación que involucra dos matrices. Por un lado la propia imagen a la que queremos aplicar la convolución (en forma de m...

Dentro de los diferentes tipos de problemas que trata de abordar el aprendizaje automático, uno de los más interesantes es la clasificación. Básicamente consiste en, dado un conjunto de elementos, asignarle a una etiqueta, donde cada etiqueta corresponde a una clase diferente. Por ejemplo, una aplicación interesante y bastante actual es clasificar a los visitantes de una web en dos categorías, los que, con alta probabilidad, pulsarán sobre un anuncio concreto y los que no. Este es un ejemplo de clasificación binaria, porque sólo hay dos categorías. Otro ejemplo puede ser el que ya vimos en el artículo sobre reconocimiento de caracteres manuscritos usando K-NN . En este caso hablábamos de un problema de clasificación multiclase en el que asignábamos a cada imagen una sola etiqueta de un conjunto de diez posibles (los dígitos del 0 al 9). Vimos que K-NN es un enfoque sencillo y efectivo para este tipo de problemas, pero hay otras alternativas. Vamos a enfrentarnos a un problema similar ...