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귀하가 습득할 기술

Machine TranslationWord EmbeddingsLocality-Sensitive HashingSentiment AnalysisVector Space Models
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강의 계획 - 이 강좌에서 배울 내용

콘텐츠 평가Thumbs Up97%(4,079개의 평가)Info
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완료하는 데 7시간 필요

Sentiment Analysis with Logistic Regression

완료하는 데 7시간 필요
12개 동영상 (총 37분), 3 개의 읽기 자료, 1 개의 테스트
12개의 동영상
Welcome to Course 11m
Supervised ML & Sentiment Analysis2m
Vocabulary & Feature Extraction2m
Negative and Positive Frequencies2m
Feature Extraction with Frequencies2m
Preprocessing3m
Putting it All Together2m
Logistic Regression Overview3m
Logistic Regression: Training1m
Logistic Regression: Testing4m
Logistic Regression: Cost Function5m
3개의 읽기 자료
Connect with your mentors and fellow learners on Slack!10m
Acknowledgement - Ken Church10m
How to refresh your workspace10m
2

2

완료하는 데 5시간 필요

Sentiment Analysis with Naïve Bayes

완료하는 데 5시간 필요
11개 동영상 (총 40분)
11개의 동영상
Bayes’ Rule3m
Naïve Bayes Introduction5m
Laplacian Smoothing2m
Log Likelihood, Part 15m
Log Likelihood, Part 21m
Training Naïve Bayes3m
Testing Naïve Bayes4m
Applications of Naïve Bayes3m
Naïve Bayes Assumptions3m
Error Analysis3m
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3

완료하는 데 6시간 필요

Vector Space Models

완료하는 데 6시간 필요
8개 동영상 (총 26분)
8개의 동영상
Word by Word and Word by Doc. 4m
Euclidean Distance3m
Cosine Similarity: Intuition2m
Cosine Similarity3m
Manipulating Words in Vector Spaces3m
Visualization and PCA3m
PCA Algorithm3m
4

4

완료하는 데 6시간 필요

Machine Translation and Document Search

완료하는 데 6시간 필요
8개 동영상 (총 29분), 2 개의 읽기 자료, 1 개의 테스트
8개의 동영상
Transforming word vectors6m
K-nearest neighbors3m
Hash tables and hash functions3m
Locality sensitive hashing5m
Multiple Planes3m
Approximate nearest neighbors3m
Searching documents1m
2개의 읽기 자료
Acknowledgements10m
Bibliography10m

검토

NATURAL LANGUAGE PROCESSING WITH CLASSIFICATION AND VECTOR SPACES의 최상위 리뷰

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자연 언어 처리 특화 과정 정보

Natural Language Processing (NLP) uses algorithms to understand and manipulate human language. This technology is one of the most broadly applied areas of machine learning. As AI continues to expand, so will the demand for professionals skilled at building models that analyze speech and language, uncover contextual patterns, and produce insights from text and audio. By the end of this Specialization, you will be ready to design NLP applications that perform question-answering and sentiment analysis, create tools to translate languages and summarize text, and even build chatbots. These and other NLP applications are going to be at the forefront of the coming transformation to an AI-powered future. This Specialization is designed and taught by two experts in NLP, machine learning, and deep learning. Younes Bensouda Mourri is an Instructor of AI at Stanford University who also helped build the Deep Learning Specialization. Łukasz Kaiser is a Staff Research Scientist at Google Brain and the co-author of Tensorflow, the Tensor2Tensor and Trax libraries, and the Transformer paper....
자연 언어 처리

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