Marketing data often requires categorization or labeling. In today’s age, marketing data can also be very big, or larger than what humans can reasonably tackle. In this course, students learn how to use supervised deep learning to train algorithms to tackle text classification tasks. Students walk through a conceptual overview of supervised machine learning and dive into real-world datasets through instructor-led tutorials in Python. The course concludes with a major project.
Supervised Text Classification for Marketing Analytics
Supervised Text Classification for Marketing Analytics
Dieser Kurs ist Teil von Spezialisierung Text Marketing Analytics
Dozenten: Chris J. Vargo
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enthalten
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3.1
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Stufe Anfänger
Empfohlene Erfahrung
Flexibler Zeitplan
Ca. 12 Stunden
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen
Auf einen Abschluss hinarbeiten
Was Sie lernen werden
Describe text classification and related terminology (e.g., supervised machine learning)
Apply text classification to marketing data through a peer-graded project
Apply text classification to a variety of popular marketing use cases via structured homeworks
Train, evaluate and improve the performance of the text classification models you create for your final project
Kompetenzen, die Sie erwerben
- Kategorie: Supervised Learning Outcomes
- Kategorie: Assess Marketing Problems
- Kategorie: Supervised Learning
- Kategorie: Classification Models
- Kategorie: Supervised Learning Process
Wichtige Details
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3 Quizzes
Unterrichtet in Englisch
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Dieser Kurs ist Teil der Spezialisierung Spezialisierung Text Marketing Analytics
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- Erwerben Sie berufsrelevante Kompetenzen durch praktische Projekte
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In diesem Kurs gibt es 4 Module
In this module, we will learn about the different types of machine learning that exist and the operational steps of building a supervised machine learning model. We will also cover performance metrics of text classification.
Das ist alles enthalten
4 Videos4 Lektüren2 Programmieraufgaben1 Diskussionsthema
In this module, we will learn about neural networks and supervised machine learning. Then we will dive into real supervised machine learning projects and the key decisions that need to be made when conducting one's own project.
Das ist alles enthalten
2 Videos2 Lektüren1 Quiz
In this module, we will learn how to work in the Google Colab and Google Drive environment. We will get started with supervised learning by using a wrapper for Google’s Tensorflow and transformer models.
Das ist alles enthalten
2 Videos2 Lektüren1 Quiz
In this module, we will learn how to workshop a variety of supervised machine learning models that rely on linear-based models. We will also learn how to perform an external performance analysis of models in sci-kit learn.
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2 Videos2 Lektüren1 Quiz
Empfohlen, wenn Sie sich für Data Analysis interessieren
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University of Colorado Boulder
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Auf einen Abschluss hinarbeiten
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Warum entscheiden sich Menschen für Coursera für ihre Karriere?
Felipe M.
Lernender seit 2018
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Häufig gestellte Fragen
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