Si tienes suficientes datos de entrenamiento, entonces deberías ir a un aprendizaje profundo. Intente usar las redes neuronales recursivas para entrenar los datos. Las redes neuronales recursivas han mostrado resultados sorprendentes en el caso del procesamiento del lenguaje natural, por lo que tal vez sean el modelo más adecuado para el análisis de sentimientos si tiene buenos datos.
Ahora, para los idiomas que prefiero, debes ir a Python y usar Theano para construir el rnn. Si desea bibliotecas ya construidas para rnns que puede usar directamente para entrenar los datos, entonces debe ir a NeuroLab o PyBrain.
Aquí hay algunos tutoriales para construir un RNN usando Theano:
- ¿Dónde debo iniciar una aplicación de inteligencia artificial para hacer una herramienta de productividad?
- ¿Cuánto tiempo hasta que la mayoría de los autos en la carretera sean completamente autónomos?
- ¿Cuáles son ejemplos de motores de reglas combinados con aprendizaje automático?
- ¿Cómo diferencia una computadora entre un automóvil estacionado y un automóvil parado?
- Estoy construyendo un robot que puede navegar y localizar usando un microcontrolador Arduino. Estoy un poco confundido, sé que necesito un controlador de motor. Pero mi pregunta es ¿cómo obtengo la señal de retroalimentación del motor para poder controlar mi robot para recorrer una distancia particular o controlar la velocidad del motor?
Tutorial de redes neuronales recurrentes, parte 2: implementación de un RNN con Python, Numpy y Theano
Notas de pedro
Aquí hay una buena implementación de RNN usando Theano:
gwtaylor / theano-rnn: demostración de la red neuronal recurrente implementada con Theano
