In diesem Kurs bedeutet die Erkennung von Fake News mit maschinellem Lernen das Trainieren eines Textklassifizierungsmodells, um anhand von Mustern im Nachrichtentext wahrscheinliche Fake News zu erkennen. Der Schwerpunkt liegt auf einem vernetzten Arbeitsablauf, der Sprachdaten vorbereitet, das Modell trainiert und dessen Leistung überprüft.

Sie würden diesen Ansatz verwenden, wenn Sie eine wiederholbare Methode benötigen, um viele Nachrichtenartikel zu überprüfen, anstatt jeden einzelnen manuell zu beurteilen. In diesem Kurs wird es als praktische Textklassifizierungsaufgabe behandelt, bei der es auf eine konsistente Vorbereitung und Modellschulung ankommt.

Sie fügt sich in die Mitte eines umfassenderen Textanalyse-Workflows ein, nachdem das Problem definiert und die Textdaten gesammelt wurden. Der Kurs zeigt, wie Datenvorbereitung, Modelltraining und Leistungsbewertung miteinander verbunden werden, damit die Erkennung zu einem strukturierten Prozess wird.