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.
Clases del curso
Modelos Markovianos Latentes (HMM)
Algoritmo de Viterbi
Modelos Markovianos de máxima entropía (MEMM)
Clasificación de texto con NLTK
Implementación de un modelo de clasificación de texto
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.
conocimientos previos
- Python y NLTK
- Fundamentos de procesamiento de lenguaje natural
- Probabilidad y estadística
software y recursos necesarios
- Jupyter Notebooks o Google Colab
Opiniones del curso
4.8 · 166 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.
Carlos Enrique Rodríguez Bernal
@cenrique91·
Excelente!
Camilo Orbes Cabrera
@corbes·
Un curso muy completo
Enrique Jiménez Téllez
@enriquejimneztllez·
Excelente curso muy práctico y teórico
LUIS GUILLERMO MONCADA RUIZ
@fiyugun·
conocer herramientas que nos ayuden a descifrar patrones en los textos, fue algo muy util
Emilio José Barrera
@emiliochaparro·
De los cursos más dificiles e interesantes que he tomado
Felipe Sebastián Zepeda González
@pipevash·
Excelente curso de procesamiento del lenguaje natural. El profesor es claro, desarrolla teoría y práctica, y además enseña y propone retos interesantes. Muy recomendado.
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.
Carlos García Almodóvar
@cargadovar·
Me ha gustado mucho como se ha explicado el proceso de desarrollo de los algoritmos. El profesor tiene mucha facilidad para explicar de forma muy entendible todos los contenidos.
Melissa Parra Pérez
@mparra6683·
Muy interesante el curso
Luis Gerardo Bourde Ortega
@LuisBourde·
Gracias por el curso Joven.
Juan Marmili
@juanmarmili·
aprenderas a clasificar textos
Cristian Y. Juzga
@cristian.riverajuzga·
La forma en que el docente aborda el tema, su explicación es impecable.
JOSE MANRIQUE
@jose.manrique.hernandez·
Excelente presentación
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
Oscar Gomez
@oscar.gomezr0414·
Excelente curso. Se recomienda poder incluir lemmatization y aplicación de modelos de machine learning con vectorization para el próximo curso.
Felipe Andres Torres Haro
@felipeandrestorresharo·
Este profesor realmente me gusta, en general con la experiencia de platzi he desarrollado mis habilidades, por eso a lo largo de todos los cursos que he hecho, este es uno bastante bueno que contribuye a mi experiencia educativa.
Kenny José Miranda Deluque
@kemirandad·
Excelente curso! queda claro que aún queda mucho por explorar... A la espera de más entregas a esta especialización del machine learning.
Jorge Andrés Carballo Santana
@jorgecarballo08·
El profesor es muy claro en las explicaciones, entiende perfectamente lo que significan las expresiones matemáticas que se utiliza y las aplica de forma intuitiva en el código.
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
Daniel da Silva Jarque
@ddasilvajarque·
Gracias al profesor, por el curso y a los compañeros, por sus aportaciones. Dedico este diploma a la memoria de mi madre, muerta a causa del virus COVID-19, el 19 de enero de 2021, a los 79 años de edad.
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
Andres Alonso Mendez Rosales
@andresaamr·
Me ayudó bastante a entender cómo funciona el uso de ML para textos. muchas gracias
Developers IT
@developersmaven·
:) .............................................................................................................................................................................................................
Eduardo Arredondo Fernández
@lalo_arredondo·
Excelente curso sobre todo por el profesor que lo impartió, un excelente profesor
Carlos Felipe Saldarriaga Bejarano
@aprendeconfelipe·
Me costó mucho el curso por el momento particular en el que me encontraba pero la entrega, estructura y calidad del curso me permitió continuar a pesar de todo. Pacho Camacho es de los mejores profesores que tenemos de Data Science por como nos lleva de aspectos muy complejos al como se utilizará en el día a día
Rodolfo Arturo González Trillo
@Radek·
¡Excelente curso! Espero en el futuro más cursos con mucha matemática y especialización como éste.
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