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Preprocess and clean data for BERT Classification
Load in pretrained BERT with custom output layer
Train and evaluate finetuned BERT architecture on your own problem statement
In this 2-hour long project, you will learn how to analyze a dataset for sentiment analysis. You will learn how to read in a PyTorch BERT model, and adjust the architecture for multi-class classification. You will learn how to adjust an optimizer and scheduler for ideal training and performance. In fine-tuning this model, you will learn how to design a train and evaluate loop to monitor model performance as it trains, including saving and loading models. Finally, you will build a Sentiment Analysis model that leverages BERT's large-scale language knowledge. Note: 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.
Natural Language Processing
Deep Learning
Machine Learning
Sentiment Analysis
BERT
Votre enseignant(e) vous guidera étape par étape, grâce à une vidéo en écran partagé sur votre espace de travail :
Introduction to BERT and the problem at hand
Exploratory Data Analysis and Preprocessing
Training/Validation Split
Loading Tokenizer and Encoding our Data
Setting up BERT Pretrained Model
Creating Data Loaders
Setting Up Optimizer and Scheduler
Defining our Performance Metrics
Creating our Training Loop
Loading and Evaluating our Model
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Votre enseignant(e) vous guide étape par étape dans une vidéo en écran partagé
par SW
17 mai 2020The instructor explains very well on how to using bert to train a sentiment classifier. Very cool project.
par SN
29 avr. 2021Thanks, Ari Anastassiou for the wonderful tutorial. Hoping you do a complete course on NLP using BERT soon.
par DB
17 nov. 2021The course covered the material well. Helpful to do the exercises side by side. I feel the course does require prior knowledge of pyTorch and BERT also.
par UM
10 juin 2020There could have been more explanation about the libraries and the module 6,7,8 and 9 could have covered more deeply.
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