[TF2 with TF Hub] LSTM + Word2vec (movie review classification) practice

[@Julio-yk4xd]

항상 잘 보고 있습니다. 영상들 덕분에 모호한 개념들에 대한 직관을 얻곤합니다. 감사합니다.

[@dhananjaykansal8097]

So long time to see you sir. Thanks so much

[@TheEasyoung]

Thanks for kind reply always.

[@kseniam3166]

Thanks a lot!! Great explanation!

[@DonAgiro]

thank you for your work

[@이세연-j9n]

안녕하세요 영상 잘보고있습니다. 계층적 카테고리 분류하는 모델에 대한 영상이 있을까요 ? 예를 들어보자면, 대/중/소분류가 있는 학습 데이터를 가지고 훈련시켜, 분류되어있지 않은 평가 데이터를 대/중/소분류 시키는 것 입니다.

[@TheEasyoung]

안녕하세요, 재밌는 분류 모델이네요. 제 영상 중에는 계층 분류 모델은 없는 것 같습니다. 감사합니다.

[@lucykim6995]

감사합니다 감사합니다!! 짱짱

[@hjluna7760]

Thank you so much

[@r_pydatascience]

Nice video, Minsuk! But, why did you use softmax instead of sigmoid? Wasn’t it binary classification?

[@TheEasyoung]

In case of Binary classification, yes the sigmoid is good option. Softmax can be used for binary classification as well as multi class classification. Thanks!

[@tarunreddy8243]

How to clasify the test data Using the model??

[@sulavojha8322]

I really like your videos. You give reasonably in-depth explanations. Are you planning to make videos on Bert, ULMFiT and Transformers?

[@TheEasyoung]

Yeah, as you can see from my playlist, I am going there step by step for beginners.

[@deghanandreddy7168]

super contgent awesome heo

[@casseypaputungan3217]

thank you very much 👍👍👍👍