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Sentiment Analysis with Deep Learning using BERT

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Sentiment Analysis with Deep Learning using BERT

Enseigné en Anglais

Ari Anastassiou

Instructeur : Ari Anastassiou

14 970 déjà inscrits

Inclus avec Coursera Plus

Projet Guidé

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

niveau Intermédiaire

Expérience recommandée

120 minutes
Apprenez à votre propre rythme
Aucun téléchargement ou installation requis(e)
Disponible uniquement sur ordinateur
Un apprentissage pratique
4.4

(394 avis)

Ce que vous apprendrez

  • 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

Compétences que vous pratiquerez

  • Catégorie : Machine Learning
  • Catégorie : Deep Learning
  • Catégorie : BERT
  • Catégorie : Sentiment Analysis
  • Catégorie : Natural Language Processing

Détails à connaître

Certificat partageable

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Projet Guidé

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

niveau Intermédiaire

Expérience recommandée

120 minutes
Apprenez à votre propre rythme
Aucun téléchargement ou installation requis(e)
Disponible uniquement sur ordinateur
Un apprentissage pratique
4.4

(394 avis)

Découvrez comment les employés des entreprises prestigieuses maîtrisent des compétences recherchées

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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
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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. 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

Expérience recommandée

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

2 images de projet

Instructeur

Évaluations de l’enseignant
4.5 (31 évaluations)
Ari Anastassiou
Coursera Project Network
1 Cours14 970 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 394

4.4

394 avis

  • 5 stars

    62,27 %

  • 4 stars

    25,82 %

  • 3 stars

    7,84 %

  • 2 stars

    2,02 %

  • 1 star

    2,02 %

DB
4

Révisé le 17 nov. 2021

RT
5

Révisé le 18 juil. 2020

NC
4

Révisé le 18 juil. 2020

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