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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
この実践的な経験を面接でアピールする
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
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。
Introduction
Setup and Imports
Importing Data
Tokenizer
Padding and Truncating Sequences
Preparing Labels
Creating and Training RNN Model
Model Evaluation
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
KAにより
2021年8月1日It is a good project to get an overview. Generally, it is a nice project, and simple to follow,
KRにより
2022年5月29日This project will make it easier for you to understand how TensorFlow works.volume_upcontent_copyshare
TGにより
2021年7月6日One of the best course for knowledge up gradation. The Speakers explain very well.
ワークスペースにはラップトップまたはデスクトップコンピューターに適したサイズのクラウドデスクトップが含まれているため、モバイル機器ではガイド付きプロジェクトを使用できません。
ガイド付きプロジェクトの講師は、プロジェクトのスキル、ツール、またはその分野での経験があり、知識を共有して世界中の何百万人もの受講生に影響を与えるたことに情熱を持つ専門家です。
ガイド付きプロジェクトから作成したファイルをダウンロードして保持できます。そのためには、クラウドデスクトップにアクセスしているときに「ファイルブラウザ」機能を使用できます。
ページの上部で、このガイド付きプロジェクトの経験レベルを押して、知識の前提条件を表示できます。ガイド付きプロジェクトのすべてのレベルで、インストラクターがステップバイステップでご案内します。
はい。ガイド付きプロジェクトを完了するために必要なものはすべて、ブラウザで利用可能なクラウドデスクトップで利用できます。
分割画面環境でタスクをブラウザで直接完了することで学習できます。画面の左側で、ワークスペースでタスクを完了します。画面の右側で、講師がプロジェクトをステップごとにガイドします。
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。
