Tensorflow : Analyse de Sentiments avec Word Embedding

제공자:
Coursera Project Network
학습자는 이 안내 프로젝트에서 다음을 수행하게 됩니다.

Traitement de données avant un entrainement de modèle avec Tensorflow

Création d'un modèle de Deep Learning avec une couche Embedding

Extraire et visualiser les poids d'une couche Embedding

Clock2 hours
Intermediate중급
Cloud다운로드 필요 없음
Video분할 화면 동영상
Comment Dots프랑스어
Laptop데스크톱 전용

Dans ce projet guidé, vous créerez un modèle de Machine Learning d’analyse de sentiments par classification de textes avec Tensorflow, en utilisant le plongement de mots (Word Embedding). Vous allez vous exercer avec des données collectées sur le site www.allocine.fr Le word embedding est une méthode d'apprentissage d'une représentation de mots utilisée traitement automatique des langues. Il donne d’excellents résultats comme vous pourrez le constater dans ce projet guidé. Ce cours est destiné aux ingénieurs en Machine Learning, au Data Scientists et tous les curieux désireux d’apprendre à faire de la classification de textes facilement.

개발할 기술

  • Deep Learning
  • Word Embedding
  • Tensorflow
  • Programmation Python
  • Classification de Texte

단계별 학습

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

  1. Introduction & Installations

  2. Préparation des données (3 vidéos)

  3. Rembourrage et théorie Word Embedding

  4. Création du modèle avec une couche Embedding

  5. Entrainement du modèle

  6. Évaluation du modèle

  7. Visualisation du Word Embedding appris

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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