Sentiment Analysis with Deep Learning using BERT

Aperçu

Rejoignez notre atelier complet, "Analyse des sentiments avec Deep Learning utilisant BERT", et embarquez dans un voyage d'apprentissage basé sur des projets de 2 heures. Ce cours est conçu pour vous doter de l'expertise nécessaire pour effectuer une analyse des sentiments sur un ensemble de données de manière efficace.

Découvrez comment importer un modèle BERT PyTorch et affiner son architecture pour des tâches de classification multi-classes. Gagnez des insights sur l'optimisation de la performance du modèle en ajustant l'optimiseur et l'ordonnanceur.

À travers une formation pratique, vous maîtriserez l'art de concevoir une boucle d'entraînement et d'évaluation, vous permettant de surveiller de près la performance du modèle tout au long du processus de formation.

Cela inclut des compétences cruciales comme sauvegarder et charger des modèles pour une utilisation future. À la fin de cet atelier, vous aurez créé votre propre modèle d'Analyse des sentiments, exploitant la puissance des capacités de compréhension de langue étendues de BERT.

Conçu pour les apprenants en Amérique du Nord, ce cours vous est proposé par Coursera et tombe sous plusieurs catégories, incluant les cours de Deep Learning, d'Analyse des sentiments, et sur BERT.

Nous sommes impatients d'étendre cette expérience d'apprentissage à d'autres régions bientôt. Ne manquez pas cette opportunité d'avancer vos compétences dans le domaine de pointe de l'analyse des sentiments.

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Enseigné par

Ari Anastassiou

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Sujets