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Build and train a multilayer perceptron (MLP) with Keras
Perform topic classification with neural networks
In this 45-minute long project-based course, you will build and train a multilayer perceptronl (MLP) model using Keras, with Tensorflow as its backend. We will be working with the Reuters dataset, a set of short newswires and their topics, published by Reuters in 1986. It's a very simple, widely used toy dataset for text classification. There are 46 different topics, some of which are more represented than others. But each topic has at least 10 examples in the training set. So in this project, you will build a MLP feed-forward neural network to classify Reuters newswires into 46 different mutually-exclusive topics. This course runs on Coursera's hands-on project platform called Rhyme. On Rhyme, you do projects in a hands-on manner in your browser. You will get instant access to pre-configured cloud desktops containing all of the software and data you need for the project. Everything is already set up directly in your internet browser so you can just focus on learning. For this project, you’ll get instant access to a cloud desktop with Python, Jupyter, and Keras pre-installed. Notes: - You will be able to access the cloud desktop 5 times. However, you will be able to access instructions videos as many times as you want. - This course works best for learners who are based in the North America region. We’re currently working on providing the same experience in other regions.
Data Science
Deep Learning
Machine Learning
Tensorflow
keras
En un video que se reproduce en una pantalla dividida con tu área de trabajo, tu instructor te guiará en cada paso:
Project Overview and Import Libraries
Load the Reuters Dataset
Vectorize Sequences and One-hot Encode Class Labels
Build Multilayer Perceptron Model
Train Model
Evaluate Model on Test Data
Tu espacio de trabajo es un escritorio virtual directamente en tu navegador, no requiere descarga.
En un video de pantalla dividida, tu instructor te guía paso a paso
por VD
14 de may. de 2020Nice project, could be a bit better with more written instructions. But still, learnt a lot!
por MS
31 de jul. de 2020easty-to-use, fast project accompanied by a general understanding of MPLs!
por BB
16 de jul. de 2020Professor taught course quite well and work load was bearable. Though it was soooooo easy course I would suggest Professor to increase the difficulty level by adding another week.
por CM
3 de oct. de 2021This course is like learning to cook with microwave. Sufficiently easy for a great start. Can be followed up with course recommendations on data preprocessing, model tuning and evaluation, etc.
Al comprar un proyecto guiado, obtendrás todo lo que necesitas para completarlo, incluido el acceso a un espacio de trabajo de escritorio en la nube a través de tu navegador web que contiene los archivos y el software que necesitas para comenzar, además de instrucciones de video paso a paso de un experto en la materia.
Dado que tu espacio de trabajo contiene un escritorio en la nube del tamaño de una computadora portátil o computadora de escritorio, los proyectos guiados no están disponibles en tu dispositivo móvil.
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En la parte superior de la página, puedes presionar en el nivel de experiencia de este proyecto guiado para ver los requisitos de conocimientos previos. En cada nivel del proyecto guiado, tu instructor te orientará paso a paso.
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Aprenderás completando tareas en un entorno de pantalla dividida directamente en tu navegador. En el lado izquierdo de la pantalla, completarás la tarea en tu espacio de trabajo. En el lado derecho de la pantalla, verás a un instructor guiarte a través del proyecto, paso a paso.
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