Aperçu
Dans ce projet pratique, nous allons construire et entraîner un modèle simple de réseau neuronal artificiel pour détecter les comptes Instagram de spam/faux. Les faux comptes et les comptes de spam sont un problème majeur sur les réseaux sociaux, souvent créant une illusion de nombreux abonnés pour les influenceurs ou étant utilisés pour usurper l'identité d'autrui et vendre de faux services ou produits.
À la fin de ce projet, vous serez capable de :
- Comprendre les applications des techniques d'Intelligence Artificielle et de Machine Learning dans l'industrie bancaire
- Saisir la théorie et l'intuition derrière les réseaux neuronaux profonds
- Importer les principales bibliothèques Python, le jeu de données, et effectuer une analyse exploratoire des données
- Effectuer la visualisation des données avec Seaborn
- Standardiser les données et les diviser en ensembles de données d'entraînement et de test
- Construire un modèle d'apprentissage profond en utilisant Keras avec Tensorflow 2.0 comme back-end
- Évaluer la performance du modèle et assurer sa généralisation en utilisant divers indicateurs clés de performance (KPI)
Note : Ce cours est optimisé pour les apprenants en Amérique du Nord. Nous travaillons à fournir la même expérience au niveau mondial.
Université :
Fournisseur : Coursera
Catégories : Cours de Machine Learning, Cours de Deep Learning, Cours de Keras, Cours de Visualisation de Données
Programme
Enseigné par
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