Build NLP pipelines using scikit-learn

4.3
звезд
Оценки: 9
от партнера
Coursera Project Network
В этом Проект с консультациями вы:

Understand the business problem and the dataset and generate hypothesis to create new features based on existing data

Perform text pre-processing and creating custom transformers to generate new features in to pass into the machine learning pipeline

Implement NLP pipeline and build a text classification model

Clock2 hours
AdvancedПродвинутые функции
CloudЗагрузка не требуется
VideoВидео на разделенном экране
Comment DotsАнглийский
LaptopТолько для ПК

In this 2-hour long project-based course, you will understand the business problem and the dataset and learn how to generate a hypothesis to create new features based on existing data. You will learn to perform text pre-processing and creating custom transformers to generate new features in to pass into the machine learning pipeline. And you will implement NLP pipeline creating your own custom transformers and build a text classification model. 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.

Навыки, которые вы получите

Natural Language ProcessingCustom TransformersFeature UnionText CleaningMachine Leaning Pipeline

Будете учиться пошагово

На видео, которое откроется рядом с рабочей областью, преподаватель объяснит эти шаги:

  1. Understand and loading the dataset

  2. Text preprocessing

  3. Exploratory Data Analysis

  4. Create custom transformers

  5. Model Building using FeatureUnion

  6. Model Evaluation

  7. Conclusion and next steps

Как устроены проекты с консультациями

Ваше рабочее пространство — это облачный рабочий стол в браузере. Ничего не нужно загружать.

На разделенном экране видео преподаватель предоставляет пошаговые

Часто задаваемые вопросы

Часто задаваемые вопросы

Остались вопросы? Посетите Центр поддержки учащихся.