À propos de ce cours

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Certificat partageable
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Dates limites flexibles
Réinitialisez les dates limites selon votre disponibilité.
Niveau intermédiaire
Approx. 24 heures pour terminer
Anglais

Compétences que vous acquerrez

Machine TranslationWord EmbeddingsLocality-Sensitive HashingSentiment AnalysisVector Space Models
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Programme du cours : ce que vous apprendrez dans ce cours

Évaluation du contenuThumbs Up96%(5,751 notes)Info
Semaine
1

Semaine 1

7 heures pour terminer

Sentiment Analysis with Logistic Regression

7 heures pour terminer
12 vidéos (Total 37 min), 3 lectures, 1 quiz
12 vidéos
Welcome to Course 11 min
Supervised ML & Sentiment Analysis2 min
Vocabulary & Feature Extraction2 min
Negative and Positive Frequencies2 min
Feature Extraction with Frequencies2 min
Preprocessing3 min
Putting it All Together2 min
Logistic Regression Overview3 min
Logistic Regression: Training1 min
Logistic Regression: Testing4 min
Logistic Regression: Cost Function5 min
3 lectures
Connect with your mentors and fellow learners on Slack!10 min
Acknowledgement - Ken Church10 min
How to refresh your workspace10 min
Semaine
2

Semaine 2

5 heures pour terminer

Sentiment Analysis with Naïve Bayes

5 heures pour terminer
11 vidéos (Total 40 min)
11 vidéos
Bayes’ Rule3 min
Naïve Bayes Introduction5 min
Laplacian Smoothing2 min
Log Likelihood, Part 15 min
Log Likelihood, Part 21 min
Training Naïve Bayes3 min
Testing Naïve Bayes4 min
Applications of Naïve Bayes3 min
Naïve Bayes Assumptions3 min
Error Analysis3 min
Semaine
3

Semaine 3

6 heures pour terminer

Vector Space Models

6 heures pour terminer
8 vidéos (Total 26 min)
8 vidéos
Word by Word and Word by Doc. 4 min
Euclidean Distance3 min
Cosine Similarity: Intuition2 min
Cosine Similarity3 min
Manipulating Words in Vector Spaces3 min
Visualization and PCA3 min
PCA Algorithm3 min
Semaine
4

Semaine 4

6 heures pour terminer

Machine Translation and Document Search

6 heures pour terminer
8 vidéos (Total 29 min), 2 lectures, 1 quiz
8 vidéos
Transforming word vectors6 min
K-nearest neighbors3 min
Hash tables and hash functions3 min
Locality sensitive hashing5 min
Multiple Planes3 min
Approximate nearest neighbors3 min
Searching documents1 min
2 lectures
Acknowledgements10 min
Bibliography10 min

Avis

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