Fake News Detection with Machine Learning

4.6
estrelas
157 classificações
oferecido por
Coursera Project Network
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Neste projeto guiado, você irá:

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

Clock2 hours
BeginnerBásico
CloudSem necessidade de download
VideoVídeo em tela dividida
Comment DotsInglês
LaptopApenas em desktop

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.

Habilidades que você desenvolverá

Python ProgrammingMachine LearningNatural Language ProcessingArtificial Intelligence(AI)

Aprender passo a passo

Em um vídeo reproduzido em uma tela dividida com a área de trabalho, seu instrutor o orientará sobre esses passos:

  1. Understand the Problem Statement and business case 

  2. Import libraries and datasets

  3. Perform Exploratory Data Analysis

  4. Perform Data Cleaning

  5. Visualize the cleaned data

  6. Prepare the data by tokenizing and padding

  7. Understand the theory and intuition behind Recurrent Neural Networks

  8. Understand the theory and intuition behind LSTM

  9. Build and train the model

  10. Assess trained model performance

Como funcionam os projetos guiados

Sua área de trabalho é um espaço em nuvem, acessado diretamente do navegador, sem necessidade de nenhum download

Em um vídeo de tela dividida, seu instrutor te orientará passo a passo

Instrutores

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Perguntas Frequentes – FAQ

Perguntas Frequentes – FAQ

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