このコースについて

259,143 最近の表示
柔軟性のある期限
スケジュールに従って期限をリセットします。
共有できる証明書
修了時に証明書を取得
100%オンライン
自分のスケジュールですぐに学習を始めてください。
次における4の1コース
中級レベル

Working knowledge of machine learning, intermediate Python experience including DL frameworks & proficiency in calculus, linear algebra, & stats

約35時間で修了
英語

学習内容

  • Use logistic regression, naïve Bayes, and word vectors to implement sentiment analysis, complete analogies & translate words.

習得するスキル

  • Machine Translation
  • Word Embeddings
  • Locality-Sensitive Hashing
  • Sentiment Analysis
  • Vector Space Models
柔軟性のある期限
スケジュールに従って期限をリセットします。
共有できる証明書
修了時に証明書を取得
100%オンライン
自分のスケジュールですぐに学習を始めてください。
次における4の1コース
中級レベル

Working knowledge of machine learning, intermediate Python experience including DL frameworks & proficiency in calculus, linear algebra, & stats

約35時間で修了
英語

提供:

Placeholder

deeplearning.ai

シラバス - 本コースの学習内容

コンテンツの評価Thumbs Up96%(16,715 件の評価)Info
1

1

11時間で修了

Sentiment Analysis with Logistic Regression

11時間で修了
15件のビデオ (合計85分), 13 学習用教材, 4 個のテスト
2

2

7時間で修了

Sentiment Analysis with Naïve Bayes

7時間で修了
13件のビデオ (合計44分), 11 学習用教材, 3 個のテスト
3

3

8時間で修了

Vector Space Models

8時間で修了
10件のビデオ (合計29分), 8 学習用教材, 3 個のテスト
4

4

8時間で修了

Machine Translation and Document Search

8時間で修了
11件のビデオ (合計68分), 9 学習用教材, 3 個のテスト

レビュー

NATURAL LANGUAGE PROCESSING WITH CLASSIFICATION AND VECTOR SPACES からの人気レビュー

すべてのレビューを見る

自然言語処理専門講座について

自然言語処理

よくある質問

さらに質問がある場合は、受講者ヘルプセンターにアクセスしてください。