Dans ce projet pratique, nous allons entraîner un Réseau de neurones bidirectionnel et un modèle d'apprentissage profond basé sur LSTM pour détecter les fausses nouvelles à partir d'un corpus de nouvelles donné. Ce projet pourrait être pratiquement utilisé par n'importe quelle entreprise de médias pour prédire automatiquement si les nouvelles en circulation sont fausses ou non. Le processus pourrait être fait automatiquement sans que les humains aient à examiner manuellement des milliers d'articles liés aux nouvelles. Note : Ce cours fonctionne mieux pour les apprenants qui sont basés dans la région de l'Amérique du Nord. Nous travaillons actuellement à offrir la même expérience dans d'autres régions.
Détection des fausses nouvelles grâce à l'apprentissage automatique
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Détection des fausses nouvelles grâce à l'apprentissage automatique
Instructeur : Ryan Ahmed
14 446 déjà inscrits
Inclus avec
Apprendre, pratiquer et appliquer des compétences professionnelles grâce à des conseils d’experts
4.6
(263 avis)
niveau Débutant
Expérience recommandée
2 heures
Apprenez à votre propre rythme
Un apprentissage pratique
Ce que vous apprendrez
Créer un pipeline pour supprimer les mots d'arrêt, effectuer la tokenisation et le padding.
Comprendre la théorie et l'intuition derrière les Réseaux neurones récurrents (RNN) et les LSTM
Entraîner le modèle de deep learning et évaluer ses performances
Compétences que vous pratiquerez
- Catégorie : Programmation en Python
- Catégorie : Apprentissage automatique
- Catégorie : Évaluation de modèles
- Catégorie : Réseaux neuronaux récurrents (RNN)
- Catégorie : Manipulation de données
- Catégorie : Traitement du langage naturel (NLP)
- Catégorie : Matplotlib
- Catégorie : Analyse des Données
- Catégorie : Deep learning
- Catégorie : Prétraitement de données
- Catégorie : Nettoyage des données
- Catégorie : Analyse exploratoire des données (AED)
- Catégorie : Exploration de texte
Détails à connaître
Certificat partageable
Ajouter à votre profil LinkedIn
Enseigné en Anglais
Aucun téléchargement ou installation requis(e)
Disponible uniquement sur ordinateur
Découvrez comment les employés des entreprises prestigieuses maîtrisent des compétences recherchées
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
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 :
Comprendre l'énoncé du problème et l'analyse de rentabilisation
Importer des bibliothèques et des ensembles de données
Analyse exploratoire des données (AED)
Nettoyage des données propres
Visualisation des données propres
Préparer les données par la tokenisation et le rembourrage
Comprendre la théorie et l'intuition des Réseaux de neurones récurrents (RNN)
Comprendre la théorie et l'intuition derrière la Mémoire court et long terme (LSTM)
Construire et former le modèle
Évaluer les performances du modèle formé
Expérience recommandée
Programmation de base en Python et mathématiques.
4 images de projet
Instructeur
Évaluations de l’enseignant
4.9 (17 évaluations)38 Cours112 800 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
4.6
263 avis
- 5 stars
70,72 %
- 4 stars
21,67 %
- 3 stars
4,56 %
- 2 stars
1,52 %
- 1 star
1,52 %
Affichage de 3 sur 263
MM
5
Révisé le 14 août 2020
Great practice for important concepts in data science.
SG
4
Révisé le 25 oct. 2020
Bit more explanation inside codes was required. Overall great experience.
SG
5
Révisé le 23 oct. 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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Les enseignants des Projets Guidés sont des experts en la matière qui ont de l'expérience dans les compétences, les outils ou le domaine de leur projet et qui sont passionnés par le partage de leurs connaissances avec des millions d'étudiants dans le monde.