In this hands-on project, we will train a Bidirectional Neural Network and LSTM based deep learning model to detect fake news from a given news corpus. This project could be practically used by any media company to automatically predict whether the circulating news is fake or not. The process could be done automatically without having humans manually review thousands of news related articles.
Fake News Detection with Machine Learning
您将学到什么
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
您将练习的技能
您将使用的工具
要了解的详细信息
可分享的证书
添加到您的领英档案
授课语言：英语（English）
无需下载或安装
仅桌面可用
了解顶级公司的员工如何掌握热门技能
在 2 小时内学习、练习并应用岗位必备技能
- 接受行业专家的培训
- 获得解决实训工作任务的实践经验
- 使用最新的工具和技术来建立信心
关于此指导项目
分步进行学习
在与您的工作区一起在分屏中播放的视频中，您的授课教师将指导您完成每个步骤：
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Understand the Problem Statement and business case
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Import libraries and datasets
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Perform Exploratory Data Analysis
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Perform Data Cleaning
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Visualize the cleaned data
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Prepare the data by tokenizing and padding
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Understand the theory and intuition behind Recurrent Neural Networks
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Understand the theory and intuition behind LSTM
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Build and train the model
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Assess trained model performance
推荐体验
Basic python programming and mathematics.
4个项目图片
位教师
授课教师评分
(17个评价)
38 门课程 119,127 名学生
提供方
学习方式
基于技能的实践学习
通过完成与工作相关的任务来练习新技能。
专家指导
使用独特的并排界面，按照预先录制的专家视频操作。
无需下载或安装
在预配置的云工作空间中访问所需的工具和资源。
仅在台式计算机上可用
此指导项目专为具有可靠互联网连接的笔记本电脑或台式计算机而设计，而不是移动设备。
人们为什么选择 Coursera 来帮助自己实现职业发展
Felipe M.
自 2018开始学习的学生
''能够按照自己的速度和节奏学习课程是一次很棒的经历。只要符合自己的时间表和心情，我就可以学习。'
Jennifer J.
自 2020开始学习的学生
''我直接将从课程中学到的概念和技能应用到一个令人兴奋的新工作项目中。'
Larry W.
自 2021开始学习的学生
''如果我的大学不提供我需要的主题课程，Coursera 便是最好的去处之一。'
Chaitanya A.
''学习不仅仅是在工作中做的更好：它远不止于此。Coursera 让我无限制地学习。'
学生评论
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MM
已于 Aug 14, 2020审阅
Great practice for important concepts in data science.
SG
已于 Oct 25, 2020审阅
Bit more explanation inside codes was required. Overall great experience.
SG
已于 Oct 23, 2020审阅
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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