このコースについて

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約24時間で修了
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習得するスキル

Machine TranslationWord EmbeddingsLocality-Sensitive HashingSentiment AnalysisVector Space Models
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シラバス - 本コースの学習内容

コンテンツの評価Thumbs Up97%(4,117 件の評価)Info
1

1

7時間で修了

Sentiment Analysis with Logistic Regression

7時間で修了
12件のビデオ (合計37分), 3 readings, 1 quiz
12件のビデオ
Welcome to Course 11 分
Supervised ML & Sentiment Analysis2 分
Vocabulary & Feature Extraction2 分
Negative and Positive Frequencies2 分
Feature Extraction with Frequencies2 分
Preprocessing3 分
Putting it All Together2 分
Logistic Regression Overview3 分
Logistic Regression: Training1 分
Logistic Regression: Testing4 分
Logistic Regression: Cost Function5 分
3件の学習用教材
Connect with your mentors and fellow learners on Slack!10 分
Acknowledgement - Ken Church10 分
How to refresh your workspace10 分
2

2

5時間で修了

Sentiment Analysis with Naïve Bayes

5時間で修了
11件のビデオ (合計40分)
11件のビデオ
Bayes’ Rule3 分
Naïve Bayes Introduction5 分
Laplacian Smoothing2 分
Log Likelihood, Part 15 分
Log Likelihood, Part 21 分
Training Naïve Bayes3 分
Testing Naïve Bayes4 分
Applications of Naïve Bayes3 分
Naïve Bayes Assumptions3 分
Error Analysis3 分
3

3

6時間で修了

Vector Space Models

6時間で修了
8件のビデオ (合計26分)
8件のビデオ
Word by Word and Word by Doc. 4 分
Euclidean Distance3 分
Cosine Similarity: Intuition2 分
Cosine Similarity3 分
Manipulating Words in Vector Spaces3 分
Visualization and PCA3 分
PCA Algorithm3 分
4

4

6時間で修了

Machine Translation and Document Search

6時間で修了
8件のビデオ (合計29分), 2 readings, 1 quiz
8件のビデオ
Transforming word vectors6 分
K-nearest neighbors3 分
Hash tables and hash functions3 分
Locality sensitive hashing5 分
Multiple Planes3 分
Approximate nearest neighbors3 分
Searching documents1 分
2件の学習用教材
Acknowledgements10 分
Bibliography10 分

レビュー

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

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自然言語処理専門講座について

Natural Language Processing (NLP) uses algorithms to understand and manipulate human language. This technology is one of the most broadly applied areas of machine learning. As AI continues to expand, so will the demand for professionals skilled at building models that analyze speech and language, uncover contextual patterns, and produce insights from text and audio. By the end of this Specialization, you will be ready to design NLP applications that perform question-answering and sentiment analysis, create tools to translate languages and summarize text, and even build chatbots. These and other NLP applications are going to be at the forefront of the coming transformation to an AI-powered future. This Specialization is designed and taught by two experts in NLP, machine learning, and deep learning. Younes Bensouda Mourri is an Instructor of AI at Stanford University who also helped build the Deep Learning Specialization. Łukasz Kaiser is a Staff Research Scientist at Google Brain and the co-author of Tensorflow, the Tensor2Tensor and Trax libraries, and the Transformer paper....
自然言語処理

よくある質問

  • 講義と課題へのアクセスは、登録のタイプによって異なります。聴講モードでコースを受講すると、ほとんどのコース教材を無料で見ることができます。採点された課題にアクセスして修了証を取得するには、聴講中または聴講後に、修了証エクスペリエンスを購入する必要があります。聴講オプションが表示されない場合:

    • コースは聴講オプションを提供していない可能性があります。代わりに無料トライアルをお試しいただくか、学資援助を申請することができます。
    • コースは、聴講オプションを提供せずに「修了証なしフルコース」オプションを提供する場合があります。このオプションでは、すべてのコース教材が表示され、必須の評価を提出して、最終成績を取得することができます。この場合、修了証エクスペリエンスは購入できません。
  • コースに登録する際、専門講座のすべてのコースにアクセスできます。コースの完了時には修了証を取得できます。電子修了証が成果のページに追加され、そこから修了証を印刷したり、LinkedInのプロフィールに追加したりできます。コースの内容の閲覧のみを希望する場合は、無料でコースを聴講できます。

  • サブスクライブすると、7日間の無料トライアルを体験できます。この期間中は解約金なしでキャンセルできます。それ以降、払い戻しはありませんが、サブスクリプションをいつでもキャンセルできます。返金ポリシーをすべて表示します

  • はい。受講料の支払いが難しい受講生に、Coursera(コーセラ)は学資援助を提供しています。左側の[登録]ボタンの下にある[学資援助]のリンクをクリックして申請してください。申請書の入力を促すメッセージが表示され、承認されると通知が届きます。キャップストーンプロジェクトを含む専門講座の各コースでこのステップを完了する必要があります。詳細

さらに質問がある場合は、受講者向けヘルプセンターにアクセスしてください。