La emoción desde la superficie no parece un problema muy directo. La mayoría de los conjuntos de datos están etiquetados como Valencia: puntajes de activación para capturar la emoción. Una gran cantidad de ingeniería de características estuvo involucrada en el entrenamiento de estos algoritmos anteriormente. Esto es lo que es esta escala:
Sin embargo, toda esta ingeniería de características se está convirtiendo lentamente en algo del pasado dada la nueva tendencia del aprendizaje profundo: Wikipedia, que puede realizar extracciones de funciones automáticamente. Así es como hemos construido nuestro nuevo clasificador de emociones en ParallelDots. El Aprendizaje profundo simplemente hace que todas estas complicaciones desaparezcan y convierte el problema en un problema simple de clasificación / regresión, dependiendo de lo que usted quiera predecir exactamente. Es así de simple ahora.
- Quiero pasar el tiempo dado para el proyecto del último año para aprender ML. ¿Cómo empiezo?
- ¿Cómo debo elegir entre convertirme en un desarrollador de JavaScript de pila completa o un ingeniero de aprendizaje automático?
- ¿Dónde puedo comprar TPU para aprender el aprendizaje profundo?
- ¿Qué deparará el futuro para los desarrolladores en la era del aprendizaje profundo y la IA? ¿Cuáles serán las tendencias y cómo sobrevivirán los desarrolladores?
- ¿Qué es la agrupación conceptual?
Básicamente, esto es lo que hay que hacer:
- Crea un conjunto de datos de emociones. Algo como esto: https://www.crowdflower.com/wp-c…. En ParallelDots, tenemos nuestro propio equipo de etiquetado de datos que creó un conjunto de datos de emoción personalizado para que podamos entrenar el algoritmo.
- Entrena un CNN / RNN encima. Así es como estos algoritmos se comparan entre sí [1702.01923] Estudio comparativo de CNN y RNN para el procesamiento del lenguaje natural. Es fácil escribir estos algoritmos hoy en día con bibliotecas como Keras Documentation
- La capacitación de estos algoritmos puede requerir algo de paciencia y experiencia. Pero eso es todo. Tienes un modelo de clasificación de emociones en casi 3 pasos.
