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.
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(255 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
Wichtige Details
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Lernen, üben und anwenden von berufsrelevanten Fähigkeiten in weniger als 2 Stunden
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- Schaffen Sie Vertrauen durch neueste Tools und Technologien
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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
Import libraries and datasets
Perform Exploratory Data Analysis
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
Basic python programming and mathematics.
4 Projektbilder
Dozent
![Ryan Ahmed](https://d3njjcbhbojbot.cloudfront.net/api/utilities/v1/imageproxy/https://coursera-instructor-photos.s3.amazonaws.com/e2/75c566d83e4b788b6dcf34946cca53/Screen-Shot-2019-08-19-at-7.05.22-AM-3-.jpg?auto=format%2Ccompress&dpr=1&w=75&h=75&fit=crop)
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?
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![](https://d3njjcbhbojbot.cloudfront.net/api/utilities/v1/imageproxy/https://coursera_assets.s3.amazonaws.com/growth_testimonials/passionate_learner/Chaitanya_Anand.png?auto=format%2Ccompress&dpr=1&w=64&h=64&fit=crop)
Bewertungen von Lernenden
255 Bewertungen
- 5 stars
71,76 %
- 4 stars
20,39 %
- 3 stars
4,70 %
- 2 stars
1,56 %
- 1 star
1,56 %
Zeigt 3 von 255 an
Geprüft am 15. Aug. 2020
Great practice for important concepts in data science.
Geprüft am 24. 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.
Geprüft am 26. Okt. 2020
Bit more explanation inside codes was required. Overall great experience.
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Häufig gestellte Fragen
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