Modelado del texto y la imagen

El modelado de texto

El procesamiento del lenguaje natural (NLP, por Natural Language Processing) es un área clave de la ciencia de datos, cuyo objetivo es permitir que las máquinas interactúen eficazmente con el lenguaje humano. Como se mencionó en el capítulo Análisis de los datos, las fases de preprocesamiento y vectorización son cruciales para preparar datos textuales y realizar un modelado efectivo.

Para aquellos que no han leído el capítulo Análisis de los datos, he aquí un diagrama resumido de los pasos de preprocesamiento:

Python ofrece varios módulos para esta preparación, incluidos NLTK, TextBlob y spaCy.

pip install nltk 

import nltk  
nltk.download('popular') 

# Recurso de tokenización  
nltk.download('punkt')  
  
# Recurso para etiquetar las partes del discurso  
nltk.download('averaged_perceptron_tagger')  
  
# Recursos para la lemmatización  
nltk.download('wordnet')  
  
# Recursos para las palabras a excluir  
nltk.download('stopwords') 

El modelado de imágenes

En un mundo inundado de imágenes, las necesidades en términos de modelado son muy significativas. Al igual que ocurre con el NLP, se trata de una disciplina por derecho propio en la ciencia de datos, que es muy rica en posibilidades. Las operaciones de modelado son comunes a otros dominios, pero requieren un procesamiento previo que puede ser extremadamente complejo en algunos casos. De hecho, para extraer correctamente la información contenida en las imágenes, a menudo es necesario aplicar varias transformaciones, como el cambio de tamaño, la conversión de formatos y la aplicación de filtros o algoritmos específicos.

La introducción de las Convolutional Neural Networks (CNN) marcó un punto de inflexión en este campo. Conceptualizadas en los años 80, las CNN han experimentado un gran auge desde 2012, revolucionando el campo de la visión por ordenador. Automatizan gran parte de los complejos pasos de preprocesamiento de imágenes, lo que permite extraer características directamente de los datos sin procesar. Esta automatización simplifica en gran medida el proceso de análisis de datos visuales y mejora significativamente el rendimiento de la clasificación.

Sin embargo, no todo el mundo busca necesariamente automatizar por completo el procesamiento de imágenes y los módulos tradicionales siguen siendo muy utilizados porque permiten, en ciertas áreas de aplicación, gestionar con precisión cada etapa de la transformación.

Por ello, comenzaremos con una descripción general de los módulos de Python dedicados al procesamiento de imágenes y exploraremos sus características prácticas a través de ejemplos concretos. Por último, hablaremos de las Convolutional Neural Networks (CNN), mostrando cómo iniciarse fácilmente con esta tecnología.