Análisis de Texto Aplicado con Python

Capítulo 12. Aprendizaje profundo y más allá

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En este libro, nos hemos esforzado por hacer hincapié en técnicas y herramientas que sean lo suficientemente sólidas como para soportar aplicaciones prácticas. En ocasiones, esto ha supuesto pasar por alto bibliotecas prometedoras aunque menos maduras y aquellas destinadas principalmente a la investigación individual. En cambio, hemos favorecido las herramientas que escalan fácilmente desde análisis ad hoc en una sola máquina hasta grandes clusters que gestionan interacciones para muchos cientos de miles de usuarios. En el último capítulo, exploramos varias herramientas de este tipo, desde la biblioteca de multiprocesamiento Python hasta la potente Spark, que nos permiten ejecutar muchos modelos en paralelo, y hacerlo lo suficientemente rápido como para participar en aplicaciones de producción a gran escala. En este capítulo hablaremos de un avance igualmente significativo, las redes neuronales, que se están convirtiendo rápidamente en el nuevo estado del arte en el procesamiento del lenguaje natural.

Irónicamente, las redes neuronales son en cierto sentido una de las tecnologías más "de la vieja escuela" que se tratan en este libro, con raíces computacionales que se remontan a trabajos realizados hace casi 70 años. Durante la mayor parte de esta historia, las redes neuronales no podían considerarse un método práctico ...