Fake News Detection with Machine Learning

4.7
109件の評価
提供:
Coursera Project Network
5,847人がすでに登録済みです
このガイド付きプロジェクトでは、次のことを行います。

Create a pipeline to remove stop-words ,perform tokenization and padding.

Understand the theory and intuition behind Recurrent Neural Networks and LSTM

Train the deep learning model and assess its performance

Clock2 hours
Beginner初級
Cloudダウンロード不要
Video分割画面ビデオ
Comment Dots英語
Laptopデスクトップのみ

In this hands-on project, we will train a Bidirectional Neural Network and LSTM based deep learning model to detect fake news from a given news corpus. This project could be practically used by any media company to automatically predict whether the circulating news is fake or not. The process could be done automatically without having humans manually review thousands of news related articles. 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.

あなたが開発するスキル

Python ProgrammingMachine LearningNatural Language ProcessingArtificial Intelligence(AI)

ステップバイステップで学習します

ワークエリアを使用した分割画面で再生するビデオでは、講師がこれらの手順を説明します。

  1. Understand the Problem Statement and business case 

  2. Import libraries and datasets

  3. Perform Exploratory Data Analysis

  4. Perform Data Cleaning

  5. Visualize the cleaned data

  6. Prepare the data by tokenizing and padding

  7. Understand the theory and intuition behind Recurrent Neural Networks

  8. Understand the theory and intuition behind LSTM

  9. Build and train the model

  10. Assess trained model performance

ガイド付きプロジェクトの仕組み

ワークスペースは、ブラウザに完全にロードされたクラウドデスクトップですので、ダウンロードは不要です

分割画面のビデオで、講師が手順ごとにガイドします

レビュー

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よくある質問

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