Sentiment Analysis with Deep Learning using BERT

4.4

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このガイド付きプロジェクトでは、次のことを行います。
120 minutes
中級
ダウンロード不要
分割画面ビデオ
英語
デスクトップのみ

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.

あなたが開発するスキル

  • Natural Language Processing

  • Deep Learning

  • Machine Learning

  • Sentiment Analysis

  • BERT

ステップバイステップで学習します

ワークエリアを使用した分割画面で再生するビデオでは、講師がこれらの手順を説明します。

ガイド付きプロジェクトの仕組み

ワークスペースは、ブラウザに完全にロードされたクラウドデスクトップですので、ダウンロードは不要です

分割画面のビデオで、講師が手順ごとにガイドします

講師

レビュー

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