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Fake News Detection with Machine Learning

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Fake News Detection with Machine Learning

Ryan Ahmed

Instructeur : Ryan Ahmed

12 164 déjà inscrits

Inclus dans le siteCoursera Plus

Apprendre, pratiquer et appliquer des compétences professionnelles grâce à des conseils d’experts
4.6

(253 avis)

niveau Débutant

Expérience recommandée

2 hours
Apprenez à votre propre rythme
Un apprentissage pratique
Apprendre, pratiquer et appliquer des compétences professionnelles grâce à des conseils d’experts
4.6

(253 avis)

niveau Débutant

Expérience recommandée

2 hours
Apprenez à votre propre rythme
Un apprentissage pratique

Ce que vous apprendrez

  • 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

Compétences que vous pratiquerez

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

Détails à connaître

Obtenez un certificat professionnel

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Enseigné en Anglais
Aucun téléchargement ou installation requis(e)

Disponible uniquement sur ordinateur

Découvrez comment les employés des entreprises prestigieuses maîtrisent des compétences recherchées

Emplacement réservé

Apprendre, pratiquer et appliquer des compétences prêtes à l'emploi en moins de 2 heures

  • Bénéficiez d’une formation par des experts du secteur
  • Gagnez en expérience pratique en effectuant des tâches professionnelles du monde réel
  • Renforcez votre confiance en utilisant les outils et technologies les plus récents
Emplacement réservé

À propos de ce Projet Guidé

Apprendrez étape par étape

Votre enseignant(e) vous guidera étape par étape, grâce à une vidéo en écran partagé sur votre espace de travail :

  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

Expérience recommandée

Basic python programming and mathematics.

4 images de projet

Instructeur

Évaluations de l’enseignant
4.9 (17 évaluations)
Ryan Ahmed
Coursera Project Network
38 Cours84 037 apprenants

Offert par

Méthode d’apprentissage

  • Apprentissage pratique basé sur les compétences

    Mettez en pratique de nouvelles compétences en effectuant des tâches professionnelles.

  • Conseils d’experts

    Suivez les vidéos pré-enregistrées d’experts à l’aide d’une interface unique, divisée en deux.

  • Aucun téléchargement ou installation requis(e)

    Accédez aux outils et aux ressources dont vous avez besoin dans un espace de travail cloud préconfiguré.

  • Disponible uniquement sur ordinateur de bureau

    Ce Projet Guidé est conçu pour les ordinateurs portables ou de bureau disposant d’une connexion internet fiable, et non pour les appareils mobiles.

Pour quelles raisons les étudiants sur Coursera nous choisissent-ils pour leur carrière ?

Felipe M.
Étudiant(e) depuis 2018
’Pouvoir suivre des cours à mon rythme à été une expérience extraordinaire. Je peux apprendre chaque fois que mon emploi du temps me le permet et en fonction de mon humeur.’
Jennifer J.
Étudiant(e) depuis 2020
’J'ai directement appliqué les concepts et les compétences que j'ai appris de mes cours à un nouveau projet passionnant au travail.’
Larry W.
Étudiant(e) depuis 2021
’Lorsque j'ai besoin de cours sur des sujets que mon université ne propose pas, Coursera est l'un des meilleurs endroits où se rendre.’
Chaitanya A.
’Apprendre, ce n'est pas seulement s'améliorer dans son travail : c'est bien plus que cela. Coursera me permet d'apprendre sans limites.’

Avis des étudiants

Affichage de 3 sur 253

4.6

253 avis

  • 5 stars

    71,93 %

  • 4 stars

    20,15 %

  • 3 stars

    4,74 %

  • 2 stars

    1,58 %

  • 1 star

    1,58 %

MM
5

Révisé le 14 août 2020

BB
5

Révisé le 17 sept. 2020

KI
4

Révisé le 23 avr. 2022

Emplacement réservé

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