Topic Modeling using PyCaret

提供:
Coursera Project Network
このガイド付きプロジェクトでは、次のことを行います。

build an end-to-end Topic model using PyCaret

Learn how to evaluate a Topic Model

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 1-hour long project-based course, you will create an end-to-end Topic model using PyCaret a low-code Python open-source Machine Learning library. You will learn how to automate the major steps for preprocessing, building, evaluating and deploying Machine Learning Models for Topic . Here are the main steps you will go through: frame the problem, get and prepare the data, discover and visualize the data, create the transformation pipeline, build, evaluate, interpret and deploy the model. This guided project is for seasoned Data Scientists who want to build a accelerate the efficiency in building POC and experiments by using a low-code library. It is also for Citizen data Scientists (professionals working with data) by using the low-code library PyCaret to add machine learning models to the analytics toolkit In order to be successful in this project, you should be familiar with Python and the basic concepts on Machine Learning 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

  • Topic Model
  • Python Programming
  • Machine Learning
  • PyCaret

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. Introduction and setup environment

  2. Load and Prepare Data

  3. Explore Data

  4. Preprocess Data

  5. Build Topic Model

  6. Evaluate Model

  7. Deploy Model

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

よくある質問

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。