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Fake News Detection with Machine Learning

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Fake News Detection with Machine Learning

Ryan Ahmed

Dozent: Ryan Ahmed

12.186 bereits angemeldet

Bei Coursera Plus enthalten

Erwerben Sie praxisrelevante Kompetenzen unter Anleitung von Experten, üben Sie sich in ihrer Anwendung und wenden Sie sie schließlich an.
4.6

(253 Bewertungen)

Stufe Anfänger

Empfohlene Erfahrung

2 hours
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen
Praktisches Lernen
Erwerben Sie praxisrelevante Kompetenzen unter Anleitung von Experten, üben Sie sich in ihrer Anwendung und wenden Sie sie schließlich an.
4.6

(253 Bewertungen)

Stufe Anfänger

Empfohlene Erfahrung

2 hours
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen
Praktisches Lernen

Was Sie lernen werden

  • 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

Kompetenzen, die Sie festigen

  • Kategorie: Python Programming
  • Kategorie: Machine Learning
  • Kategorie: Artificial Intelligence(AI)
  • Kategorie: Natural Language Processing

Wichtige Details

Zertifikat zur Vorlage

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Unterrichtet in Englisch
Keine Downloads oder Installation erforderlich

Nur als Desktop-Version verfügbar

Erfahren Sie, wie Mitarbeiter führender Unternehmen gefragte Kompetenzen erwerben.

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Lernen, üben und anwenden von berufsrelevanten Fähigkeiten in weniger als 2 Stunden

  • Nehmen Sie an Schulungen von Branchenexperten teil
  • Sammeln Sie mit Aufgaben aus der realen Welt praktische Erfahrung
  • Schaffen Sie Vertrauen durch neueste Tools und Technologien
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Über dieses begleitete Projekt

Schritt für Schritt lernen

In einem Video, das auf einer Hälfte Ihres Arbeitsbereichs abgespielt wird, führt Sie Ihr Dozent durch diese Schritte:

  1. Understand the Problem Statement and business case 

  2. Import libraries and datasets

  3. Perform Exploratory Data Analysis

  4. Perform Data Cleaning

  5. Visualize the cleaned data

  6. Prepare the data by tokenizing and padding

  7. Understand the theory and intuition behind Recurrent Neural Networks

  8. Understand the theory and intuition behind LSTM

  9. Build and train the model

  10. Assess trained model performance

Empfohlene Erfahrung

Basic python programming and mathematics.

4 Projektbilder

Dozent

Lehrkraftbewertungen
4.9 (17 Bewertungen)
Ryan Ahmed
Coursera Project Network
38 Kurse84.951 Lernende

von

Was Sie beim Lernen erwartet

  • Auf Kompetenzen basierendes, praktisches Lernen

    Üben Sie die Anwendung neuer Kompetenzen anhand von berufsbezogenen Aufgabenstellungen.

  • Anleitung durch Experten

    Lernen Sie mit vorab von Experten aufgezeichneten Videos in einer einzigartigen aufgeteilten Oberfläche.

  • Keine Downloads oder Installation erforderlich

    Greifen Sie in einem vordefinierten Cloud-Arbeitsbereich auf die Tools und Ressourcen zu.

  • Nur für Desktop verfügbar

    Dieses begleitete Projekt ist für die Bearbeitung an einem Laptop oder Desktop-Computer mit stabiler Internetverbindung konzipiert und nicht für Mobilgeräte.

Warum entscheiden sich Menschen für Coursera für ihre Karriere?

Felipe M.
Lernender seit 2018
„Es ist eine großartige Erfahrung, in meinem eigenen Tempo zu lernen. Ich kann lernen, wenn ich Zeit und Nerven dazu habe.“
Jennifer J.
Lernender seit 2020
„Bei einem spannenden neuen Projekt konnte ich die neuen Kenntnisse und Kompetenzen aus den Kursen direkt bei der Arbeit anwenden.“
Larry W.
Lernender seit 2021
„Wenn mir Kurse zu Themen fehlen, die meine Universität nicht anbietet, ist Coursera mit die beste Alternative.“
Chaitanya A.
„Man lernt nicht nur, um bei der Arbeit besser zu werden. Es geht noch um viel mehr. Bei Coursera kann ich ohne Grenzen lernen.“

Bewertungen von Lernenden

Zeigt 3 von 253

4.6

253 Bewertungen

  • 5 stars

    71,93 %

  • 4 stars

    20,15 %

  • 3 stars

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  • 2 stars

    1,58 %

  • 1 star

    1,58 %

MM
5

Geprüft am 14. Aug. 2020

KI
4

Geprüft am 23. Apr. 2022

HM
5

Geprüft am 2. Nov. 2020

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Häufig gestellte Fragen