Fake News Detection with Machine Learning
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
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.
Навыки, которые вы получите
Будете учиться пошагово
На видео, которое откроется рядом с рабочей областью, преподаватель объяснит эти шаги:
Understand the Problem Statement and business case
Import libraries and datasets
Perform Exploratory Data Analysis
Perform Data Cleaning
Visualize the cleaned data
Prepare the data by tokenizing and padding
Understand the theory and intuition behind Recurrent Neural Networks
Understand the theory and intuition behind LSTM
Build and train the model
Assess trained model performance
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
Рецензии
Лучшие отзывы о курсе FAKE NEWS DETECTION WITH MACHINE LEARNING
Instructor Ryan has taken a lot of efforts to explain the topics, Advanced concepts like RNNs and LSTMs are clearly explained. Loved it.
Not that good for people new to python and ml, many high level concepts are used in this project!
Each thing explains in a very simple way. As mention beginner to intermediate level.
Great project, very approachable. Touches on all the essentials!
Часто задаваемые вопросы
Часто задаваемые вопросы
Что я получу, приобретя проект с рекомендациями?
Приобретая проект с консультациями, вы получаете все необходимое для его выполнения, включая браузерный доступ к рабочему столу, содержащему папки и программы для начала работы, а также пошаговые видеоинструкции от отраслевого эксперта.
Доступны ли проекты с консультациями на ПК и мобильных устройствах?
Поскольку ваше рабочее пространство включает облачный рабочий стол, рассчитанный на ноутбук или ПК, проекты с консультациями недоступны на мобильном устройстве.
Какие преподаватели ведут проекты с рекомендациями?
Преподаватели, ведущие проект с рекомендациями, — это отраслевые эксперты с навыками, инструментами и пониманием темы, которые хотят разделить свои знания с миллионами учащихся по всему миру.
Можно ли скачать работу из уже завершенного проекта с рекомендациями?
Вы можете скачать и сохранить любой из созданных файлов своего проекта с рекомендациями. Для этого воспользуйтесь функцией "Обозреватель файлов" на облачном рабочем столе.
Какие правила возврата средств?
Средства за проекты с рекомендациями не возвращаются. Ознакомьтесь с полным текстом нашей политики возврата средств.
Можно ли получить финансовую помощь?
Финансовая помощь недоступна для проектов с рекомендациями.
Можно ли прослушать проект с рекомендациями и посмотреть видео бесплатно?
Прослушивание недоступно для проектов с консультациями.
Какие предварительные знания требуются для работы над проектом с рекомендациями?
В верхней части страницы вы можете нажать уровень опыта для этого проекта с консультациями, чтобы просмотреть предварительные требования к знаниями. Преподаватель проведет вас пошагово по каждому уровню проекта с консультациями.
Можно ли выполнить этот проект с рекомендациями в веб-браузере, не устанавливая специальное ПО?
Да, все необходимое для завершения проекта с рекомендациями будет доступно на облачном рабочем столе. Вы сможете открыть этот рабочий стол в браузере.
Как организована учеба на проектах с рекомендациями?
Вы научитесь выполнять задания в режиме разделенного экрана непосредственно в браузере. В левой части экрана можно выполнять задания в своем рабочем пространстве. В правой части экрана можно просматривать пошаговые инструкции преподавателя по работе с проектом.
Остались вопросы? Посетите Центр поддержки учащихся.
Coursera Footer
