در حال حاضر محصولی در سبد خرید شما وجود ندارد.
Learn to apply sentiment analysis to your problems through a practical, real world use case. In this course, certified Google cloud architect and data engineer Janani Ravi guides you through the process of building and training a RNN to do sentiment analysis, including validating your results. Go over how to preprocess text for sentiment analysis, as well as approaches you can use and challenges you may encounter. Get set up with Google Colab and import Python modules and loading data, then learn how to analyze word lengths, clean and preprocess text, and visualize text with word clouds. Explore feed-forward neural networks, then dive into configuring, training, and evaluating your dense neural network (DNN). Plus, learn how to train RNNs and LSTNs.
در این روش نیاز به افزودن محصول به سبد خرید و تکمیل اطلاعات نیست و شما پس از وارد کردن ایمیل خود و طی کردن مراحل پرداخت لینک های دریافت محصولات را در ایمیل خود دریافت خواهید کرد.
یادگیری ماشینی برای خدمات مالی
آموزش تفسیر داده ها با مدل های آماری در Python
Building Machine Learning Models on Databricks
Applying the Mathematical MASS Model with R
فیلم یادگیری کامل Conceptualizing the Processing Model for the GCP Dataflow Service
Building Statistical Summaries with R
Style Transfer with PyTorch
Applying Differential Equations and Inverse Models with R
Representing, Processing, and Preparing Data
آموزش پیاده سازی روشهای کلاسترینگ با Scikit-learn