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Sentiment Analysis with Deep Learning using BERT

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Sentiment Analysis with Deep Learning using BERT

15.175 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.
4.4

(394 Bewertungen)

Stufe Mittel

Empfohlene Erfahrung

120 minutes
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.
4.4

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Stufe Mittel

Empfohlene Erfahrung

120 minutes
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen
Praktisches Lernen

Was Sie lernen werden

  • Preprocess and clean data for BERT Classification

  • Load in pretrained BERT with custom output layer

  • Train and evaluate finetuned BERT architecture on your own problem statement

Kompetenzen, die Sie festigen

  • Kategorie: Machine Learning
  • Kategorie: Deep Learning
  • Kategorie: BERT
  • Kategorie: Sentiment Analysis
  • 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. Introduction to BERT and the problem at hand

  2. Exploratory Data Analysis and Preprocessing

  3. Training/Validation Split

  4. Loading Tokenizer and Encoding our Data

  5. Setting up BERT Pretrained Model

  6. Creating Data Loaders

  7. Setting Up Optimizer and Scheduler

  8. Defining our Performance Metrics

  9. Creating our Training Loop

  10. Loading and Evaluating our Model

Empfohlene Erfahrung

Intermediate Python users with some exposure to NumPy, Pandas, and PyTorch.

2 Projektbilder

Dozent

Lehrkraftbewertungen
4.5 (31 Bewertungen)
Ari Anastassiou
Coursera Project Network
1 Kurs15.175 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 394

4.4

394 Bewertungen

  • 5 stars

    62,27 %

  • 4 stars

    25,82 %

  • 3 stars

    7,84 %

  • 2 stars

    2,02 %

  • 1 star

    2,02 %

SB
4

Geprüft am 4. Juni 2020

RA
5

Geprüft am 24. Sep. 2021

DB
4

Geprüft am 17. Nov. 2021

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Häufig gestellte Fragen