Marketing data is often so big that humans cannot read or analyze a representative sample of it to understand what insights might lie within. In this course, learners use unsupervised deep learning to train algorithms to extract topics and insights from text data. Learners walk through a conceptual overview of unsupervised machine learning and dive into real-world datasets through instructor-led tutorials in Python. The course concludes with a major project.
Unsupervised Text Classification for Marketing Analytics
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Unsupervised Text Classification for Marketing Analytics
Ce cours fait partie de Spécialisation Text Marketing Analytics
Instructeurs : Chris J. Vargo
Inclus avec 
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niveau Intermédiaire
Expérience recommandée
13 heures pour terminer
3 semaines à 4 heures par semaine
Planning flexible
Apprenez à votre propre rythme
Préparer un diplôme
Ce que vous apprendrez
Describe the concept of topic modeling and related terminology (e.g., unsupervised machine learning)
Apply topic modeling to marketing data via a peer-graded project
Apply topic modeling to a variety of popular marketing use cases via homework assignments
Evaluate, tune and improve the performance the topic model you create for your project
Compétences que vous acquerrez
- Catégorie : Topic Model
- Catégorie : Data Structure
- Catégorie : Python Programming
- Catégorie : Machine Learning
- Catégorie : Unsupervised Text Classification
Détails à connaître
Certificat partageable
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Évaluations
2 quizzes
Enseigné en Anglais
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Il y a 5 modules dans ce cours
In this module, we will cover the fundamental concepts of topic modeling, also known as unsupervised machine learning on unstructured text documents. We will contrast unsupervised methods to supervised ones and survey common applications of topic modeling.
Inclus
1 vidéo4 lectures1 devoir de programmation1 sujet de discussion
In this module, we will go under the hood inside a topic modeling approach and understand what assumptions drive topic model fit. We will also uncover how bag-of-words approaches to topic modeling work, and the natural language processing required to produce meaningful topic modeling features.
Inclus
2 vidéos1 lecture1 quiz1 devoir de programmation
In this module, we will cover how to parse through JSON-like data and segment it to create a corpus that is ready for the topic modeling process. We will cover how the data for your project is structured and its taxonomy.
Inclus
2 vidéos2 lectures1 quiz
In this module, we will take Amazon review data and load it into a corpus to preprocess it. We will cover how to build topic models from the data and also save those topic models.
Inclus
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In this module, we will learn how to evaluate the fit of topic models and use the best topic model to classify documents. We will also cover how to build topic models with pre-trained neural networks.
Inclus
3 vidéos3 lectures1 évaluation par les pairs
Instructeurs
Offert par
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University of Colorado Boulder
University of Colorado Boulder
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Emory University
Préparer un diplôme
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Felipe M.
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Larry W.
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