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Build and train a bi-directional LSTM with Keras
Solve the Named Entity Recognition (NER) problem with LSTMs
In this 1-hour long project-based course, you will use the Keras API with TensorFlow as its backend to build and train a bidirectional LSTM neural network model to recognize named entities in text data. Named entity recognition models can be used to identify mentions of people, locations, organizations, etc. Named entity recognition is not only a standalone tool for information extraction, but it also an invaluable preprocessing step for many downstream natural language processing applications like machine translation, question answering, and text summarization. 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.
Deep Learning
Machine Learning
Tensorflow
Long Short-Term Memory (ISTM)
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 Modules
Load and Explore the NER Dataset
Retrieve Sentences and Corresponding Tags
Define Mappings between Sentences and Tags
Padding Input Sentences and Creating Train/Test Splits
Build and Compile a Bidirectional LSTM Model
Train the Model
Evaluate Named Entity Recognition Model
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 AR
27 mai 2020Explanations of functions and library used were a little less, otherwise a good course
par AS
14 nov. 2020Really liked the structured approach. Helped me understand the steps involved in building a NER app
par MM
2 avr. 2021Great course! Gives you a solid understanding of NER.
par YK
18 juin 2021End to End example of how to implement NLP NER in Keras using bi directional LSTM. Completed notebook can be found in the Coursera project resource page.
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.
Comme votre espace de travail contient un bureau cloud dimensionné pour un ordinateur portable ou de bureau, les Projets Guidés ne sont pas disponibles sur votre appareil mobile.
Les enseignants des Projets Guidés sont des experts en la matière qui ont de l'expérience dans les compétences, les outils ou le domaine de leur projet et qui sont passionnés par le partage de leurs connaissances avec des millions d'étudiants dans le monde.
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Aucune aide financière n'est disponible pour les Projets Guidés.
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Vous apprenez en effectuant des tâches dans un environnement à écran partagé, directement dans votre navigateur. Sur le côté gauche de l'écran, vous terminez la tâche dans votre espace de travail. Sur le côté droit de l'écran, vous voyez un(e) enseignant(e) qui vous guide tout au long du projet, étape par étape.
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