In diesem praktischen Projekt werden wir ein bidirektionales Neuronales Netzwerk und ein LSTM-basiertes Deep Learning Modell trainieren, um Fake News aus einem bestimmten Nachrichtenkorpus zu erkennen. Dieses Projekt könnte praktisch von jedem Medienunternehmen genutzt werden, um automatisch vorherzusagen, ob die kursierenden Nachrichten gefälscht sind oder nicht. Der Prozess könnte automatisch ablaufen, ohne dass Menschen Tausende von Nachrichtenartikeln manuell überprüfen müssen. Hinweis: Dieser Kurs eignet sich am besten für Lernende, die in der Region Nordamerika ansässig sind. Wir arbeiten derzeit daran, die gleiche Erfahrung auch in anderen Regionen anzubieten.


Erkennung von Fake News mit maschinellem Lernen

Dozent: Ryan Ahmed
14.416 bereits angemeldet
Bei enthalten
(263 Bewertungen)
Empfohlene Erfahrung
Was Sie lernen werden
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
Kompetenzen, die Sie festigen
- Kategorie: Verarbeitung natürlicher Sprache
- Kategorie: Explorative Datenanalyse
- Kategorie: Deep Learning
- Kategorie: Python-Programmierung
- Kategorie: Matplotlib
- Kategorie: Datenanalyse
- Kategorie: Modell Bewertung
- Kategorie: Daten bereinigen
- Kategorie: Maschinelles Lernen
- Kategorie: Rekurrente Neuronale Netze (RNNs)
- Kategorie: Text Mining
- Kategorie: Datenmanipulation
- Kategorie: Vorverarbeitung der Daten
Wichtige Details

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Nur als Desktop-Version verfügbar
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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

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:
Understand the Problem Statement and business case
Bibliotheken und Datensätze importieren
Explorative Datenanalyse durchführen
Perform Data Cleaning
Visualize the cleaned data
Prepare the data by tokenizing and padding
Understand the theory and intuition behind Recurrent Neural Networks
Understand the theory and intuition behind LSTM
Build and train the model
Assess trained model performance
Empfohlene Erfahrung
Grundlegende Python-Programmierung und Mathematik.
4 Projektbilder
Dozent

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?




Bewertungen von Lernenden
263 Bewertungen
- 5 stars
70,72 %
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21,67 %
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4,56 %
- 2 stars
1,52 %
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1,52 %
Zeigt 3 von 263 an
Geprüft am 17. Sep. 2020
Great project, very approachable. Touches on all the essentials!
Geprüft am 14. Aug. 2020
Great practice for important concepts in data science.
Geprüft am 23. Okt. 2020
Instructor Ryan has taken a lot of efforts to explain the topics, Advanced concepts like RNNs and LSTMs are clearly explained. Loved it.
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Häufig gestellte Fragen
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Da Ihr Arbeitsbereich einen Cloud-Desktop enthält, der für einen Laptop oder Desktop-Computer ausgelegt ist, sind angeleitete Projekte auf Ihrem Mobilgerät nicht verfügbar.
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