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How to clean and preprocess data for language classification
How to train and assess a Multinomial Naive Bayes Model
How to use subword units to counteract the effects of class imbalance in language classification
In this 1-hour long project, you will learn how to clean and preprocess data for language classification. You will learn some theory behind Naive Bayes Modeling, and the impact that class imbalance of training data has on classification performance. You will learn how to use subword units to further mitigate the negative effects of class imbalance, and build an even better model.
Statistics
Machine Learning
Natural Language Processing
작업 영역이 있는 분할 화면으로 재생되는 동영상에서 강사는 다음을 단계별로 안내합니다.
Exploratory data analysis of raw data, as well as some basic visualization
Data cleaning and preprocessing relevant for task
Theory behind and training of a Multinomial Naive Bayes Model
Making adjustments to model to take into account class imbalance using theory behind Naive Bayes
Using subword units to further counteract class imbalance and improve model performance
작업 영역은 브라우저에 바로 로드되는 클라우드 데스크톱으로, 다운로드할 필요가 없습니다.
분할 화면 동영상에서 강사가 프로젝트를 단계별로 안내해 줍니다.
AK 제공
2020년 7월 24일Excellent course, recommended for a starter in NLP. The teaching pace and topics covered are just right. Kudos!
CK 제공
2020년 7월 30일Nice explanation by the instructor throughout the project :)
EC 제공
2020년 8월 9일Excellent and well organized course. Instructor explained concepts clearly and encouraged us to attempt the steps before he showed his solution.
VM 제공
2020년 5월 3일Thank you, required more information on naive Bayes with classification.
안내 프로젝트를 구매하면, 시작에 필요한 파일과 소프트웨어가 포함된 클라우드 데스크톱 작업 영역에 웹 브라우저를 통해 접근할 수 있으며, 주제 전문가의 단계별 동영상 지침 등 프로젝트 완료에 필요한 모든 것이 제공됩니다.
귀하의 작업 영역에는 노트북이나 데스크톱 컴퓨터에 맞게 용량이 지정된 클라우드 데스크톱이 포함되어 있으므로 모바일 기기에서는 안내 프로젝트를 이용할 수 없습니다.
안내 프로젝트 강사는 해당 주제의 전문가로서, 해당 프로젝트 영역이나 도구, 기술에 대한 경험이 풍부하며 전 세계 수백만 명의 학습자와 지식을 적극적으로 공유합니다.
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네, 브라우저를 통해 이용할 수 있는 클라우드 데스크톱에서 안내 프로젝트 완료에 필요한 모든 것을 이용할 수 있습니다.
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