Nivel Avanzado
27 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)
- 4
Modelos Marcovianos Latentes en PLN: Fundamentos y Aplicaciones
10:18 min - 5
Matemáticas de Cadenas de Markov y su Aplicación en Modelos Latentes
08:43 min - 6
Modelos Marcovianos Latentes: Etiquetado Gramatical Automático
13:25 min - 7
Implementación de Modelos Marcovianos Latentes en Python con Google Colab
07:51 min - 8
Entrenamiento de Modelos Marcobianos Latentes en Python
12:19 min
Algoritmo de Viterbi
- 9
Decodificación de Secuencias con el Algoritmo de Viterbi
07:19 min - 10
Cálculo de Probabilidades en el Algoritmo de Viterbi
09:08 min - 11
Implementación del Algoritmo de Viterbi en Python con NumPy
14:45 min - 12
Implementación del Algoritmo Viterbi para Modelos Ocultos de Markov
17:50 min - 13
Implementación de Modelos Ocultos de Markov en NLTK y Python
12:55 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
10:44 min - 22
Preparación de Datos para Modelo Naive Bayes en Python
07:43 min - 23
Implementación del Algoritmo Naive Bayes en Python con spaCy
17:02 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
07:02 min
Profes del curso
Conoce quién enseña el curso
Proyecto del curso
Sistema de clasificación de textos
Con todo lo aprendido en el curso podrás crear tu propio sistema para clasificar tanto palabras, frases y documentos. Así podrás saber el grupo léxico al que pertenecen, su género e identificar si un mensaje es spam o no.
software y recursos necesarios
- Jupyter Notebooks o Google Colab
Opiniones del curso
4.8 · 172 opiniones
Cristian Mauricio Rojas Olivares
@Kryss95·
El curso mas dificil para mi por lejos, si alguno de mis compañeros de platzi lee esto mientras aun lo esta estudiando les recomiendo tener paciencia y no parar, es un tema complejo, pero a no claudicar amigos. Y a nunca dejar de aprender y en este caso de intentarlo
Jorge Ivan Avalos Lopez
@jorge.avaloslj·
De los pocos cursos que ralamente se puede aprender ML, involucrando matemáticas y programación.
Juan Pablo Lopez Mejia
@juanpablo.lopez.mejia·
excelente curso
Oscar Alfonzo Medrano Yilalys
@oscaralfonzomedranoyilalys·
Qué chévere este curso mi gente. Me pareció brutal cómo me metí en la clasificación de texto y salí con una base sólida. Aprendí a usar modelos de Machine Learning como Naive Bayes con Python y NLTK para hacer cosas geniales, como el análisis de sentimientos. Lo que más me gustó fue cuando nos enseñaron a construir nuestro propio Modelo Markoviano de Máxima Entropía (MMME); eso sí fue un nivel superior. Ahora entiendo todo ese rollo de la desambiguación y el etiquetado de palabras. De verdad, un curso excelente para cualquiera que quiera entrarle al mundo del NLP.
Juan Camilo Higuera Calderón
@juancahica·
Muy buen curso.
Carlos Perilla
@carlos7736·
Un curso muy completo sobre el procesamiento de lenguaje. Todo lo que precedió los LLM modernos
Laura Quintero
@lmarcela.quintero·
Excelentes explicaciones
Jerson David Puentes Sanchez
@JersonPuentes·
Descubrir las aplicaciones de la clasificación de texto y el procesamiento de lenguaje natural (NLP)
Ruben Dario Troche Piñanez
@dtf.ruben.troche·
Muy bueno y muy interesante el curso. Gracias Totales Profesor y Platzi por agregarme valor.
uriel yesith parra fuentes
@urielparra·
Excelente curso, el profesor explica detalladamente los conceptos matemáticos que soportan los algoritmos. Es muy útil para entender para después aplicar correctamente utilizando las librerías de alto nivel disponibles
Ricardo Talavera
@ricardotalaveraotoya·
El profesor excelente. Pero NO VEO LOS SIGUIENTES DOS CURSOS QUE IBA A DAR PUES TERMINABA CON DEEP LEARNING....PORQUE NO CIERRAN E CICLO BIEN.
Melissa Parra Pérez
@mparra6683·
Muy interesante el curso
Juan Marmili
@juanmarmili·
aprenderas a clasificar textos
Carlos A. Sánchez
@csanchezchan·
De los mejores cursos que hay en Platzi. Es complejo y a la vez tan bueno, que recomiendo verlo muchas veces para entenderlo en su totalidad
Irving Jerico Hernandez Diaz
@Jericohd·
Uno de los cursos más completos de NPL que he tomado, me gusta que tiene muy buenos fundamentos.
Josue Trinidad Acosta
@josue.trinidad·
Me encantó este curso, la forma en que el profesor enseña me parece la más óptima. A veces, las lecciones parecen largas pero valen la pena. Felicidades maestro Francisco, tiene todo mi respeto :D
JOSE DANIEL HERNANDEZ BETANCUR
@jodhernandezbe·
Francisco aborda los problemas no sólo desde la parte algoritmica, sino que tiene el conocimiento estadístico y matemático de cada modelo. Lo mejor, lo muestra simple
Alfonso Garijo
@alfonso-garijo-campos·
Junto con los de programación orientada a objetos, es el mejor curso que he hecho. El profesor sin duda el mejor
Rodolfo Arturo González Trillo
@Radek·
¡Excelente curso! Espero en el futuro más cursos con mucha matemática y especialización como éste.
Manuel Pérez Terradillos
@ManuelPTerradillos·
Conceptos explicados con una claridad exquisita formando una base excepcional para seguir profundizando en el procesamiento del lenguaje natural. Simplemente bravo
JAVIER GALAN MENDEZ
@javier.galanmendez·
Me encanta como se ha desarrollado el curso sabiendo que se ha hecho el anterior, me gustaría ver como avanzan los siguientes cursos porque tengo mucha emocion en verlos
Garro Ladino Sergio Ezequiel
@sergio_garro·
excelente curso, muy buen profesor, explica muy bien
Ramón Osvaldo Medina
@ramonosvaldo·
Excelente curso, me queda mas claro las aplicaciones de NLP, assí como sus técnicas para la solición de problemas
Andrés David Moreno Galindo
@AndresDMorenoG·
Buena organización temática con gran calidad en el aprendizaje de temas de vanguardia
Platzi Team
@mdav·
Excelente el curso. Muy bueno el contenido y el profesor muy claro al explicar los conceptos.
@nahuelb·
Excelente profesor, con todos los contenidos muy claro que nos hace aprender mucho
Wuilson Adolfo Estacio Rojas
@wadolfoe2·
Excelente curso aprendi muchisimo, muchas gracias y que excelente profesor.
Cesar Augusto Morales Godoy
@ceaumo·
Muy buen curso, me encantaría ver lo antes posible los demás cursos, usando deep learning, Pacho es un instructor increíble, sabe muchísimo y aprendí un montón
Cristian Cristancho
@CristianCristancho·
Excelente curso, espero con ansias los siguientes cursos de NPL, muchas gracias
Geovany Uribe Aguirre
@geovany_uribe·
Super chevere el curso, bastante completo la verdad, explicando en gran medida la programación
Eleva tu aprendizaje
Este curso es parte de estas rutas de aprendizaje
Ruta
Data Scientist
133 horas
31 Profes
¡Conviértete en Data Scientist! Domina el análisis de negocios, redes neuronales y más con cursos prácticos en Python, ML y Bases de Datos.
Ruta
Machine Learning Engineer
164 horas
37 Profes
Integra inteligencia artificial en el software de un producto y mejora su desempeño con sistemas de machine learning.
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Deep Learning con Python
33 horas
7 Profes
Utiliza redes neuronales para entrenar modelos con grandes cantidades de datos. Crea proyectos avanzados de inteligencia artificial.
Comunidad
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