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
Erkennung von Fake News mit maschinellem Lernen
Dozent: Ryan Ahmed
15.271 bereits angemeldet
Bei enthalten
Erwerben Sie praxisrelevante Kompetenzen unter Anleitung von Experten, üben Sie sich in ihrer Anwendung und wenden Sie sie schließlich an.
4.6
(265 Bewertungen)
Stufe Anfänger
Empfohlene Erfahrung
2 Stunden
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen
Praktisches Lernen
Was Sie lernen werden
Erstellen Sie eine Pipeline zum Entfernen von Stoppwörtern, zur Tokenisierung und zum Auffüllen.
Verstehen der Theorie und der Intuition hinter Rekurrenten Neuronalen Netzen und LSTM
Trainieren Sie das Deep Learning Modell und bewerten Sie seine Leistung
Kompetenzen, die Sie festigen
- Kategorie: Vorverarbeitung von Daten
- Kategorie: Rekurrente Neuronale Netze (RNNs)
- Kategorie: Maschinelles Lernen
- Kategorie: Text Mining
- Kategorie: Künstliche neuronale Netze
- Kategorie: Plot (Grafiken)
- Kategorie: Verarbeitung natürlicher Sprache
- Kategorie: Explorative Datenanalyse
- Kategorie: Modell Ausbildung
- Kategorie: Automatisierung
- Kategorie: Daten importieren/exportieren
- Kategorie: Angewandtes maschinelles Lernen
- Kategorie: Bereinigung von Daten
- Kategorie: Tiefes Lernen
Tools, die Sie verwenden werden
- Kategorie: Python-Programmierung
Wichtige Details
Zertifikat zur Vorlage
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Unterrichtet in Englisch
Keine Downloads oder Installation erforderlich
Nur als Desktop-Version verfügbar
91%
of learners achieved a positive career outcome
Erfahren Sie, wie Mitarbeiter führender Unternehmen gefragte Kompetenzen erwerben.
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:
Verstehen der Problembeschreibung und des Business Case
Bibliotheken und Datensätze importieren
Explorative Datenanalyse durchführen
Datenbereinigung durchführen
Visualisieren Sie die bereinigten Daten
Aufbereitung der Daten durch Tokenisierung und Auffüllen
Verstehen Sie die Theorie und die Intuition hinter Rekurrenten neuronalen Netzen
Verstehen der Theorie und der Intuition hinter LSTM
Erstellung und Training des Modells
Bewertung der Leistung des trainierten Modells
Empfohlene Erfahrung
Grundlegende Python-Programmierung und Mathematik.
4 Projektbilder
Dozent
Lehrkraftbewertungen
(17 Bewertungen)38 Kurse122.713 Lernende
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?
Felipe M.
Lernender seit 2018
„Es ist eine großartige Erfahrung, in meinem eigenen Tempo zu lernen. Ich kann lernen, wenn ich Zeit und Nerven dazu habe.“
Jennifer J.
Lernender seit 2020
„Bei einem spannenden neuen Projekt konnte ich die neuen Kenntnisse und Kompetenzen aus den Kursen direkt bei der Arbeit anwenden.“
Larry W.
Lernender seit 2021
„Wenn mir Kurse zu Themen fehlen, die meine Universität nicht anbietet, ist Coursera mit die beste Alternative.“
Chaitanya A.
„Man lernt nicht nur, um bei der Arbeit besser zu werden. Es geht noch um viel mehr. Bei Coursera kann ich ohne Grenzen lernen.“
Bewertungen von Lernenden
- 5 stars
70,94 %
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21,50 %
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4,52 %
- 2 stars
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Zeigt 3 von 265 an
BB
Geprüft am 17. Sep. 2020
Great project, very approachable. Touches on all the essentials!
MM
Geprüft am 14. Aug. 2020
Great practice for important concepts in data science.
SG
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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