Sentiment Analysis with Deep Learning using BERT

4.5
별점

373개의 평가

제공자:

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학습자는 이 안내 프로젝트에서 다음을 수행하게 됩니다.
120 minutes
중급
다운로드 필요 없음
분할 화면 동영상
영어
데스크톱 전용

In this 2-hour long project, you will learn how to analyze a dataset for sentiment analysis. You will learn how to read in a PyTorch BERT model, and adjust the architecture for multi-class classification. You will learn how to adjust an optimizer and scheduler for ideal training and performance. In fine-tuning this model, you will learn how to design a train and evaluate loop to monitor model performance as it trains, including saving and loading models. Finally, you will build a Sentiment Analysis model that leverages BERT's large-scale language knowledge. 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.

개발할 기술

  • Natural Language Processing

  • Deep Learning

  • Machine Learning

  • Sentiment Analysis

  • BERT

단계별 학습

작업 영역이 있는 분할 화면으로 재생되는 동영상에서 강사는 다음을 단계별로 안내합니다.

안내형 프로젝트 진행 방식

작업 영역은 브라우저에 바로 로드되는 클라우드 데스크톱으로, 다운로드할 필요가 없습니다.

분할 화면 동영상에서 강사가 프로젝트를 단계별로 안내해 줍니다.

강사

검토

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