DeepLearning.AI
Natural Language Processing with Classification and Vector Spaces
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Natural Language Processing with Classification and Vector Spaces

Younes Bensouda Mourri
Łukasz Kaiser

Dozenten: Younes Bensouda Mourri

191.376 bereits angemeldet

Verschaffen Sie sich einen Einblick in ein Thema und lernen Sie die Grundlagen.
4.6

(4,461 Bewertungen)

Stufe Mittel

Empfohlene Erfahrung

Flexibler Zeitplan
Ca. 33 Stunden
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen
95%
Den meisten Lernenden gefiel dieser Kurs
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4.6

(4,461 Bewertungen)

Stufe Mittel

Empfohlene Erfahrung

Flexibler Zeitplan
Ca. 33 Stunden
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Was Sie lernen werden

  • Use logistic regression, naïve Bayes, and word vectors to implement sentiment analysis, complete analogies & translate words.

Kompetenzen, die Sie erwerben

  • Kategorie: Machine Translation
  • Kategorie: Locality-Sensitive Hashing
  • Kategorie: Sentiment Analysis
  • Kategorie: Word Embeddings
  • Kategorie: Vector Space Models

Wichtige Details

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4 Aufgaben

Unterrichtet in Englisch

Erfahren Sie, wie Mitarbeiter führender Unternehmen gefragte Kompetenzen erwerben.

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Erweitern Sie Ihre Fachkenntnisse

Dieser Kurs ist Teil der Spezialisierung Spezialisierung Natural Language Processing
Wenn Sie sich für diesen Kurs anmelden, werden Sie auch für diese Spezialisierung angemeldet.
  • Lernen Sie neue Konzepte von Branchenexperten
  • Gewinnen Sie ein Grundverständnis bestimmter Themen oder Tools
  • Erwerben Sie berufsrelevante Kompetenzen durch praktische Projekte
  • Erwerben Sie ein Berufszertifikat zur Vorlage
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In diesem Kurs gibt es 4 Module

Learn to extract features from text into numerical vectors, then build a binary classifier for tweets using a logistic regression!

Das ist alles enthalten

15 Videos14 Lektüren1 Aufgabe1 Programmieraufgabe1 App-Element3 Unbewertete Labore

Learn the theory behind Bayes' rule for conditional probabilities, then apply it toward building a Naive Bayes tweet classifier of your own!

Das ist alles enthalten

13 Videos12 Lektüren1 Aufgabe1 Programmieraufgabe1 Unbewertetes Labor

Vector space models capture semantic meaning and relationships between words. You'll learn how to create word vectors that capture dependencies between words, then visualize their relationships in two dimensions using PCA.

Das ist alles enthalten

10 Videos10 Lektüren1 Aufgabe1 Programmieraufgabe3 Unbewertete Labore

Learn to transform word vectors and assign them to subsets using locality sensitive hashing, in order to perform machine translation and document search.

Das ist alles enthalten

11 Videos11 Lektüren1 Aufgabe1 Programmieraufgabe2 Unbewertete Labore

Dozenten

Lehrkraftbewertungen
4.6 (1,305 Bewertungen)
Younes Bensouda Mourri
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4.461 Bewertungen

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  • 1 star

    1,23 %

PP
4

Geprüft am 9. Jan. 2024

YB
5

Geprüft am 15. Okt. 2022

MW
5

Geprüft am 16. Apr. 2021

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