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deeplearning.ai による Natural Language Processing with Classification and Vector Spaces の受講者のレビューおよびフィードバック

4.6
3,709件の評価

コースについて

In Course 1 of the Natural Language Processing Specialization, you will: a) Perform sentiment analysis of tweets using logistic regression and then naïve Bayes, b) Use vector space models to discover relationships between words and use PCA to reduce the dimensionality of the vector space and visualize those relationships, and c) Write a simple English to French translation algorithm using pre-computed word embeddings and locality-sensitive hashing to relate words via approximate k-nearest neighbor search. By the end of this Specialization, you will have designed NLP applications that perform question-answering and sentiment analysis, created tools to translate languages and summarize text, and even built a chatbot! This Specialization is designed and taught by two experts in NLP, machine learning, and deep learning. Younes Bensouda Mourri is an Instructor of AI at Stanford University who also helped build the Deep Learning Specialization. Łukasz Kaiser is a Staff Research Scientist at Google Brain and the co-author of Tensorflow, the Tensor2Tensor and Trax libraries, and the Transformer paper....

人気のレビュー

SK

2020年7月17日

One of the best introductions to the fundamentals of NLP. It's not just deep learning, fundamentals are really important to know how things evolved over time. Literally the best NLP introduction ever.

MN

2021年5月24日

Great Course,

Very few courses where Algorithms like Knn, Logistic Regression, Naives Baye are implemented right from Scratch . and also it gives you thorough understanding of numpy and matplot.lib

フィルター:

Natural Language Processing with Classification and Vector Spaces: 526 - 550 / 744 レビュー

by Rajesh S

2021年3月7日

by Damian S

2020年7月25日

by José M A I

2021年1月4日

by Alexander S

2020年8月18日

by Junior B

2022年6月20日

by Rakshit c

2020年11月19日

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2021年6月14日

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2020年9月13日

by Praveen B

2022年11月25日

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2020年6月29日

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2021年2月26日

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2021年3月19日

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2021年2月16日

by csr y

2020年7月4日

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2020年8月2日

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2021年7月23日

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2021年5月31日

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2021年1月20日

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2021年2月1日

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2021年6月4日