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Create a pipeline to remove stop-words ,perform tokenization and padding.
Understand the theory and intuition behind Recurrent Neural Networks and LSTM
Train the deep learning model and assess its performance
In this hands-on project, we will train a Bidirectional Neural Network and LSTM based deep learning model to detect fake news from a given news corpus. This project could be practically used by any media company to automatically predict whether the circulating news is fake or not. The process could be done automatically without having humans manually review thousands of news related articles. Note: 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.
Python Programming
Machine Learning
Natural Language Processing
Artificial Intelligence(AI)
En un video que se reproduce en una pantalla dividida con tu área de trabajo, tu instructor te guiará en cada paso:
Understand the Problem Statement and business case
Import libraries and datasets
Perform Exploratory Data Analysis
Perform Data Cleaning
Visualize the cleaned data
Prepare the data by tokenizing and padding
Understand the theory and intuition behind Recurrent Neural Networks
Understand the theory and intuition behind LSTM
Build and train the model
Assess trained model performance
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 SG
23 de oct. de 2020Instructor Ryan has taken a lot of efforts to explain the topics, Advanced concepts like RNNs and LSTMs are clearly explained. Loved it.
por MK
14 de ago. de 2020Great practice for important concepts in data science.
por KP
26 de oct. de 2020Excellent introduction for AI/ML tools in the detection and analysis of fake news.
por ZN
3 de may. de 2021Very useful project, the instructor is very clear in presenting information
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.
Los instructores de proyectos guiados son expertos en la materia que tienen experiencia en habilidades, herramientas o dominios de su proyecto y les apasiona compartir sus conocimientos para impactar a millones de estudiantes en todo el mundo.
Puedes descargar y conservar cualquiera de tus archivos creados del proyecto guiado. Para hacerlo, puedes usar la función 'Explorador de archivos' mientras accedes a tu escritorio en la nube.
Los proyectos guiados no son elegibles para reembolsos. Ver nuestra política de reembolso completo.
La ayuda financiera no está disponible para proyectos guiados.
El acceso como oyente no está disponible para los proyectos guiados.
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.
Sí, todo lo que necesitas para completar tu proyecto guiado estará disponible en un escritorio en la nube que estará disponible en tu navegador.
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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