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Use a Tokenizer in TensorFlow
Pad and Truncate Sequences
Create and Train a Recurrent Neural Network
Use NLP and Deep Learning to perform Text Classification
Mettez en valeur cette expérience pratique dans un entretien
In this 2-hour long guided project, we are going to create a recurrent neural network and train it on a tweet emotion dataset to learn to recognize emotions in tweets. The dataset has thousands of tweets each classified in one of 6 emotions. This is a multi class classification problem in the natural language processing domain. We will be using TensorFlow as our machine learning framework. You will need prior programming experience in Python. This is a practical, hands on guided project for learners who already have theoretical understanding of Neural Networks, recurrent neural networks, and optimization algorithms like gradient descent but want to understand how to use the Tensorflow to start performing natural language processing tasks like text classification. You should also have some basic familiarity with TensorFlow. 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.
Prior programming experience in Python, familiarity with TensorFlow, theoretical understanding of recurrent neural networks.
Natural Language Processing
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 :
Introduction
Setup and Imports
Importing Data
Tokenizer
Padding and Truncating Sequences
Preparing Labels
Creating and Training RNN Model
Model Evaluation
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 TG
6 juil. 2021One of the best course for knowledge up gradation. The Speakers explain very well.
par KR
29 mai 2022This project will make it easier for you to understand how TensorFlow works.volume_upcontent_copyshare
par KA
1 août 2021It is a good project to get an overview. Generally, it is a nice project, and simple to follow,
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.
À partir du Projet Guidé, vous pouvez télécharger et conserver tout fichier que vous avez créé. Pour ce faire, vous pouvez utiliser la fonction « Navigateur de fichiers » pendant que vous accédez à votre bureau cloud.
En haut de la page, vous pouvez appuyer sur le niveau d'expérience de ce Projet Guidé pour afficher les connaissances requises. Pour chaque niveau de Projet Guidé, votre enseignant vous guidera étape par étape.
Oui, tout ce dont vous avez besoin pour terminer votre Projet Guidé sera présent sur un bureau cloud disponible dans votre navigateur.
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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