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Build and train a multilayer perceptron (MLP) with Keras
Perform topic classification with neural networks
In this 45-minute long project-based course, you will build and train a multilayer perceptronl (MLP) model using Keras, with Tensorflow as its backend. We will be working with the Reuters dataset, a set of short newswires and their topics, published by Reuters in 1986. It's a very simple, widely used toy dataset for text classification. There are 46 different topics, some of which are more represented than others. But each topic has at least 10 examples in the training set. So in this project, you will build a MLP feed-forward neural network to classify Reuters newswires into 46 different mutually-exclusive topics. This course runs on Coursera's hands-on project platform called Rhyme. On Rhyme, you do projects in a hands-on manner in your browser. You will get instant access to pre-configured cloud desktops containing all of the software and data you need for the project. Everything is already set up directly in your internet browser so you can just focus on learning. For this project, you’ll get instant access to a cloud desktop with Python, Jupyter, and Keras pre-installed. Notes: - You will be able to access the cloud desktop 5 times. However, you will be able to access instructions videos as many times as you want. - 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.
Data Science
Deep Learning
Machine Learning
Tensorflow
keras
Votre enseignant(e) vous guidera étape par étape, grâce à une vidéo en écran partagé sur votre espace de travail :
Project Overview and Import Libraries
Load the Reuters Dataset
Vectorize Sequences and One-hot Encode Class Labels
Build Multilayer Perceptron Model
Train Model
Evaluate Model on Test Data
Votre espace de travail est un bureau cloud situé dans votre navigateur, aucun téléchargement n'est requis.
Votre enseignant(e) vous guide étape par étape dans une vidéo en écran partagé
par BB
16 juil. 2020Professor taught course quite well and work load was bearable. Though it was soooooo easy course I would suggest Professor to increase the difficulty level by adding another week.
par AM
19 mai 2020Nice project for practice. For those who are beginner it is very good for them to do practice.
par MS
31 juil. 2020easty-to-use, fast project accompanied by a general understanding of MPLs!
par CM
3 oct. 2021This course is like learning to cook with microwave. Sufficiently easy for a great start. Can be followed up with course recommendations on data preprocessing, model tuning and evaluation, etc.
En achetant un Projet Guidé, vous obtenez tout ce dont vous avez besoin pour terminer ce Projet Guidé, y compris l'accès à un espace de travail de bureau cloud, via votre navigateur web, qui contient les fichiers et les logiciels dont vous avez besoin pour commencer, ainsi que les instructions vidéo étape par étape d'un expert en la matière.
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