Sentiment Analysis with Deep Learning using BERT

4.4
estrelas
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oferecido por
Coursera Project Network
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Neste projeto guiado, você irá:

Preprocess and clean data for BERT Classification

Load in pretrained BERT with custom output layer

Train and evaluate finetuned BERT architecture on your own problem statement

Clock120 minutes
IntermediateIntermediário
CloudSem necessidade de download
VideoVídeo em tela dividida
Comment DotsInglês
LaptopApenas em desktop

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.

Habilidades que você desenvolverá

Natural Language ProcessingDeep LearningMachine LearningSentiment AnalysisBERT

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. Introduction to BERT and the problem at hand

  2. Exploratory Data Analysis and Preprocessing

  3. Training/Validation Split

  4. Loading Tokenizer and Encoding our Data

  5. Setting up BERT Pretrained Model

  6. Creating Data Loaders

  7. Setting Up Optimizer and Scheduler

  8. Defining our Performance Metrics

  9. Creating our Training Loop

  10. Loading and Evaluating our Model

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

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