Deep learning pln

CONTENIDOS

• Introducción al Procesamiento del Lenguaje Natural:
• Extracción de matrices de palabras.
• Análisis de las palabras más frecuentes.
• Determinación de las palabras mas habituales asociadas a un concepto de interés.
• Asociación de Palabras.
• Clusterizacion jerárquica de palabras.
• Comparación de textos y palabras.
• Biagramas.
• Extracción de Hastags (Solo aplicable para redes sociales).
• Análisis de sentimiento.
• Analisis de Emociones.
• Redes Neuronales:
• Mapa Conceptual:
• Concepto de Neurona
• Capas ocultas.
• Funciones de activación.
• Evolución del Deep Learning.
• Principales Usos.
• Modelos de Deep Learning:
• Neuralnet para clasificación.
• Neuralnet para regresión
• MLP.
• Keras:
• Clasificación.
• Regresión.
• Tratamiento de Imágenes.
• LSTM (Series temporales univariantes).
• Clasificación automática de Textos mediante Machine Learning y Deep Learning.