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
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Supervised Text Classification for Marketing Analytics
Ce cours fait partie de Spécialisation Text Marketing Analytics
Instructeurs : Chris J. Vargo
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Inclus dans le site
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3.1
(14 avis)
niveau Débutant
Expérience recommandée
Planning flexible
Env. 12 heures
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Préparer un diplôme
Ce que vous apprendrez
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
Compétences que vous acquerrez
- Catégorie : Supervised Learning Outcomes
- Catégorie : Assess Marketing Problems
- Catégorie : Supervised Learning
- Catégorie : Classification Models
- Catégorie : Supervised Learning Process
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Il y a 4 modules dans ce cours
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.
Inclus
4 vidéos4 lectures2 devoirs de programmation1 sujet de discussion
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.
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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.
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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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