Interactive Word Embeddings using Word2Vec and Plotly

4.6
звезд
Оценки: 34
от партнера
Coursera Project Network
В этом Проект с консультациями вы:

Clean and preprocess text data for modeling

Train and evaluate word embedding models

Build an interactive network graph that can be used for recommendations and related item discovery

Clock2 hours
IntermediateУчащийся среднего уровня
CloudЗагрузка не требуется
VideoВидео на разделенном экране
Comment DotsАнглийский
LaptopТолько для ПК

In this 2 hour long project, you will learn how to preprocess a text dataset comprising recipes. You will learn how to use natural language processing techniques to generate word embeddings for these ingredients, using Word2Vec. These word embeddings can be used for recommendations in an online store based on added items in a basket, or to suggest alternative items as replacements when stock is limited. You will build this recommendation/discovery feature in an interactive and aesthetic visualization tool. 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

  • Python Programming
  • Machine Learning
  • Natural Language Processing

Будете учиться пошагово

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

  1. Introduction to the task and demo

  2. Exploratory data analysis and preprocessing

  3. Model theory and training

  4. Basic model results analysis

  5. Building interactive visual tool with graphs for full-scale analysis

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.