Nivel Avanzado
26 clases
5 horas de contenido
12 horas de práctica
Resuelve tareas de clasificación de texto con algoritmos de Machine Learning. Aprende a predecir el género de nombres y detectar spam en correos electrónicos. Desarrolla modelos personalizados e implementa Naive Bayes desde cero usando Python.
Modelos Markovianos Latentes (HMM)
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Modelos Marcovianos Latentes en PLN: Fundamentos y Aplicaciones
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Entrenamiento de Modelos Marcobianos Latentes en Python
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Algoritmo de Viterbi
- 9
Decodificación de Secuencias con el Algoritmo de Viterbi
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Cálculo de Probabilidades en el Algoritmo de Viterbi
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Implementación del Algoritmo Viterbi para Modelos Ocultos de Markov
17:50 min - 13
Implementación de Modelos Ocultos de Markov en NLTK y Python
12:54 min
Modelos Markovianos de máxima entropía (MEMM)
Clasificación de texto con NLTK
Implementación de un modelo de clasificación de texto
- 21
Funcionamiento Matemático del Clasificador Naive Bayes
10:43 min - 22
Preparación de Datos para Modelo Naive Bayes en Python
07:43 min - 23
Implementación del Algoritmo Naive Bayes en Python con spaCy
17:01 min - 24
Implementación del Método Predict en Naive Bayes Clasificador
13:40 min - 25
Métricas de Evaluación en Modelos de Clasificación: Accuracy, Precision y Recall
07:32 min - 26
Clasificación de Sentimientos con Reviews de Amazon
07:01 min
Profes del curso
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Francisco Camacho
Co-founder & CTO at Hunty
Co-founder & CTO at Hunty
4.8 · 196 opiniones
Angel Velásquez
@agvelasquez7041·
ok
Jerson David Puentes Sanchez
@JersonPuentes·
Descubrir las aplicaciones de la clasificación de texto y el procesamiento de lenguaje natural (NLP)
Gabriel Obregón
@gabriel3001·
En el curso se ve teoría y algunos algoritmos para tomar de base y empezar clasificar textos. El curso me gusto y el profesor siempre hace cursos interesantes.
Omar Said Cordero Lugo
@ocordero·
Excelente curso, ayuda a entender el contexto global del tema
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