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HackerNoon에서 제공하는 콘텐츠입니다. 에피소드, 그래픽, 팟캐스트 설명을 포함한 모든 팟캐스트 콘텐츠는 HackerNoon 또는 해당 팟캐스트 플랫폼 파트너가 직접 업로드하고 제공합니다. 누군가가 귀하의 허락 없이 귀하의 저작물을 사용하고 있다고 생각되는 경우 여기에 설명된 절차를 따르실 수 있습니다 https://ko.player.fm/legal.
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DIY Fake News Detector: Unmask misinformation with Recurrent Neural Networks

7:02
 
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This story was originally published on HackerNoon at: https://hackernoon.com/diy-fake-news-detector-unmask-misinformation-with-recurrent-neural-networks.
Explore the power of RNNs in fake news detection, from data preprocessing to model evaluation, showcasing their potential to combat misinformation.
Check more stories related to machine-learning at: https://hackernoon.com/c/machine-learning. You can also check exclusive content about #deep-learning, #fake-news, #machine-learning, #lstm, #rnn, #misinformation, #fake-news-detector, #recurrent-neural-networks, and more.
This story was written by: @kisican. Learn more about this writer by checking @kisican's about page, and for more stories, please visit hackernoon.com.
Though challenging, it is equally rewarding to be in a position to build a fake news detection system using RNNs. This code will walk you through the stage of data preprocessing to model evaluation. The power of RNNs, especially LSTMs, is utilised while decoding sequential data to make a distinction between real and fake news. If we could fine-tune these models and get hold of global news datasets, AI can then be core in battling misinformation.

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