학생용

Build NLP pipelines using scikit-learn

4.3
별점
8개의 평가
제공자:
Coursera Project Network
학습자는 이 안내 프로젝트에서 다음을 수행하게 됩니다.

Understand the business problem and the dataset and generate hypothesis to create new features based on existing data

Perform text pre-processing and creating custom transformers to generate new features in to pass into the machine learning pipeline

Implement NLP pipeline and build a text classification model

Clock2 hours
Advanced고등
Cloud다운로드 필요 없음
Video분할 화면 동영상
Comment Dots영어
Laptop데스크톱 전용

In this 2-hour long project-based course, you will understand the business problem and the dataset and learn how to generate a hypothesis to create new features based on existing data. You will learn to perform text pre-processing and creating custom transformers to generate new features in to pass into the machine learning pipeline. And you will implement NLP pipeline creating your own custom transformers and build a text classification model. Note: This course works best for learners who are based in the North America region. We’re currently working on providing the same experience in other regions.

개발할 기술

Natural Language ProcessingCustom TransformersFeature UnionText CleaningMachine Leaning Pipeline

단계별 학습

작업 영역이 있는 분할 화면으로 재생되는 동영상에서 강사는 다음을 단계별로 안내합니다.

  1. Understand and loading the dataset

  2. Text preprocessing

  3. Exploratory Data Analysis

  4. Create custom transformers

  5. Model Building using FeatureUnion

  6. Model Evaluation

  7. Conclusion and next steps

안내형 프로젝트 진행 방식

작업 영역은 브라우저에 바로 로드되는 클라우드 데스크톱으로, 다운로드할 필요가 없습니다.

분할 화면 동영상에서 강사가 프로젝트를 단계별로 안내해 줍니다.

자주 묻는 질문

자주 묻는 질문

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