Detection & Classification of Fake news using Convolutional Neural Nets by Venkat J at

Автор: ConfEngine

Загружено: 2018-09-10

Просмотров: 15554

Описание: The proliferation of fake news or rumours in traditional news media sites, social media, feeds, and blogs have made it extremely difficult and challenging to trust any news in day to day life. There are wide implications of false information on both individuals and society. Even though humans can identify and classify fake news through heuristics, common sense and analysis there is a huge demand for an automated computational approach to achieve scalability and reliability. This talk explains how Neural probabilistic models using deep learning techniques are used to classify and detect fake news.

This talk will start with an introduction to Deep learning, Tensor flow(Google's Deep learning framework), Dense vectors (word2vec model) feature extraction, data preprocessing techniques, feature selection, PCA and move on to explain how a scalable machine learning architecture for fake news detection can be built.

Details: https://confengine.com/odsc-india-201...

Conference: https://india.odsc.com/

Не удается загрузить Youtube-плеер. Проверьте блокировку Youtube в вашей сети.
Повторяем попытку...

Detection & Classification of Fake news using Convolutional Neural Nets by Venkat J at

Доступные форматы для скачивания:

Скачать видео

Информация по загрузке:

Скачать аудио

Похожие видео

[Original ResNet paper] Deep Residual Learning for Image Recognition | AISC

[Original ResNet paper] Deep Residual Learning for Image Recognition | AISC

Matti Lyra - Evaluating Topic Models

Matti Lyra - Evaluating Topic Models

Лучший документальный фильм про создание ИИ

Лучший документальный фильм про создание ИИ

Fake News Detection using Graphs with Pytorch Geometric

Fake News Detection using Graphs with Pytorch Geometric

Но что такое нейронная сеть? | Глава 1. Глубокое обучение

Но что такое нейронная сеть? | Глава 1. Глубокое обучение

Визуализация гравитации

Визуализация гравитации

Inside the system using blood flow to detect deepfake video – BBC News

Inside the system using blood flow to detect deepfake video – BBC News

Визуализация скрытого пространства: PCA, t-SNE, UMAP | Глубокое обучение с анимацией

Визуализация скрытого пространства: PCA, t-SNE, UMAP | Глубокое обучение с анимацией

Управление поведением LLM без тонкой настройки

Управление поведением LLM без тонкой настройки

Что такое глубокое обучение? (DL 01)

Что такое глубокое обучение? (DL 01)

Sequence to Sequence Learning with Encoder-Decoder Neural Network Models by Dr. Ananth Sankar

Sequence to Sequence Learning with Encoder-Decoder Neural Network Models by Dr. Ananth Sankar

Объяснение сверточных нейронных сетей (визуализация CNN)

Объяснение сверточных нейронных сетей (визуализация CNN)

It's All in the Data: The ML Behind Alexa's AI Systems by Sohan Maheshwar at #ODSC_India

It's All in the Data: The ML Behind Alexa's AI Systems by Sohan Maheshwar at #ODSC_India

Вебинар по схемотехнике:

Вебинар по схемотехнике: "Что нужно знать, чтобы самому спроектировать простое устройство"

Иллюстрированное руководство по нейронной сети Transformers: пошаговое объяснение

Иллюстрированное руководство по нейронной сети Transformers: пошаговое объяснение

Fake News Detection using Machine Learning based Stance Detection

Fake News Detection using Machine Learning based Stance Detection

Robert Meyer - Analysing user comments with Doc2Vec and Machine Learning classification

Robert Meyer - Analysing user comments with Doc2Vec and Machine Learning classification

MIT 6.S191: Convolutional Neural Networks

MIT 6.S191: Convolutional Neural Networks

Fake News Detection Model using Natural Language Processing (NLP) and Machine Learning (ML)

Fake News Detection Model using Natural Language Processing (NLP) and Machine Learning (ML)

Градиентный спуск, как обучаются нейросети | Глава 2, Глубинное обучение

Градиентный спуск, как обучаются нейросети | Глава 2, Глубинное обучение