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 · 171 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.
Edgar A. Gonzalez Ambriz
@EdgarGA·
Muy buen curso. También me gustó como el profesor enfrentó los temas difíciles
Enrique Jiménez Téllez
@enriquejimneztllez·
Excelente curso muy práctico y teórico
Jerson David Puentes Sanchez
@JersonPuentes·
Descubrir las aplicaciones de la clasificación de texto y el procesamiento de lenguaje natural (NLP)
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.
Santiago Tellez
@santiago-tellez·
Se conocen distintos tipos de algoritmos para la clasificación de texto explicado claramente
JOSE MANRIQUE
@jose.manrique.hernandez·
Excelente presentación
Pablo Andrés Jarava Guerra
@Pablo_Andres·
Muy buen curso, ojalá el profe siga dando esos súper cursos.
@alan_grosso·
Sin lugar a dudas uno de los mejores profesores de la línea ML y AI es Francisco Camacho. Este curso no es la excepción. Recomendado.
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.
Samuel Joshua Reyes Martínez
@samuel.reyes·
Buen curso y gran profesor, lo recomeindo para seguir en el camino del machine learning
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
luis fernando Tapia
@Luisf718·
Me fascinaron los dos cursos que dio sobre NLP y me encantaría que el hiciera otro curso sobre algoritmos mas complejos para NLP
Marcelo Damián Briones
@margori·
Uno de los cursos que más me voló la cabeza por su simplicidad y las posibilidades de aplicación!
Herman enrique Chilma Fernandez
@shermmanth23·
Descubrir las aplicaciones de la clasificación de texto y el procesamiento de lenguaje natural (NLP) Entender tareas del NLP como la desambiguación y el etiquetado de palabras
José Alejandro Loza Saucedo
@damagooz·
Es un buen curso para entender varios conceptos de lenguaje natural además de desarrollar tus habilidades con NLTK. La presentación de la librería Stanza es un gran acierto
Enmanuel Madrid
@EnmanuelAlx·
Buen profesor, se entiende todo lo que dice y el curso es bastante entretenido, y el examen bastante bueno
@evangx·
Excelente curso para entender el proceso de clasificación de textos. Se enseña desde las bases, hasta usar librerías dedicadas a este fin.
Mayra Carolina Morataya Guerra
@mayracarolina·
Genial curso, aunque los videos estaban muy largos, mejor separarlos en 2 videos.
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
Rommel Fernando Garrido Paredes
@rommel_garrix·
agradecido es un exelente profesor agradecido es un exelente profesor agradecido es un exelente profesor agradecido es un exelente profesor agradecido es un exelente profesor agradecido es un exelente profesor agradecido es un exelente profesor agradecido es un exelente profesor
Luis Lira
@Luis_LiraC·
Me pareció un curso muy interesante sobre cómo usar todo este tema de las probabilidades para clasificar los textos.
Sergio Rubiano
@SergioRubiano25·
Excelente curso Pacho, lo admiro mucho, espero los próximos con entusiasmo. 10/10
Mitchell Mirano
@MitchellMiranolnx·
fue un curso increíble profesor Francisco ... estaré esperando ansioso los los próximos cursos de NLP.
Ricardo Moreno
@ricardomvp·
Me gusto mucho el curso y los retos estuvieron a la altura! Pacho uno de los mejores para el tema de NLP!
Alexander carpio mamani
@ACarpioMamani·
Me gusto mucho como explica cada parte y los retos en general :).
Mario Alberto Vásquez Arias
@mariovasqueza·
Un curso muy bueno y se toma el tiempo de explicar cada detalle. Me encanto
William Arevalo
@WillArevalo·
Excelente contenido, el profesor explica increiblemente bien, enserio es un curso superior.
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