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
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
4.8 · 172 opiniones


Cristian Mauricio Rojas Olivares
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
De los pocos cursos que ralamente se puede aprender ML, involucrando matemáticas y programación.


Marcos Torres Vivanco
El profesor es muy bueno, sus ejemplos son claras. Lo más destacable del curso es la manera en que explica tanto temas de matemáticas abstractas y la forma de aplicarlas en Python.


Juan Pablo Lopez Mejia
excelente curso

Oscar Alfonzo Medrano Yilalys
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.


Marcelo Bengolea
Como siempre, este profe tiene muy bien estructuradas las clases.


Edgar A. Gonzalez Ambriz
Muy buen curso. También me gustó como el profesor enfrentó los temas difíciles


Mauricio Martínez Orjuela
lo mejor fue entender qué es pasar de experto en la teoría a experto en ejecución en un script, de un video al otro, video tras video; un gustazo este curso.


Camilo Orbes Cabrera
Un curso muy completo

Gerson Gómez Giraldo
calificaicones


Carlos Perilla
Un curso muy completo sobre el procesamiento de lenguaje. Todo lo que precedió los LLM modernos


Alan Stiven Camacho Restrepo
Muy buen contenido y explicacion del profe


Miguel Andres Castro Bocarejo
Otro gran curso de Francisco. Claro y práctico como siempre! y mas en este ámbito del NLP, saber las bases de las técnicas de clasificación de texto es muy importante.


Sandra Milena Yepes Alzate
Excelente docente, enseña de una forma sencilla, dinámica y clara, excelente contenido. Recomiendo 100% este curso y este maestro.


Emilio José Chaparro Barrera
De los cursos más dificiles e interesantes que he tomado


Felipe Sebastián Zepeda González
Excelente curso de procesamiento del lenguaje natural. El profesor es claro, desarrolla teoría y práctica, y además enseña y propone retos interesantes. Muy recomendado.


Horacio Licona
Lo mejor de este curso es entender como es que funciona la inteligencia artificial para procesar texto y que podamos obtener herramientas tan grandes como ChatGPT


uriel yesith parra fuentes
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

Ronald Escobar
El Profesor


Luis Gerardo Bourde Ortega
Gracias por el curso Joven.


Fernando Yutiz
Muy buen curso, buenas explicaciones del profesor.


Eduardo Reyes
Este profesor es bueno,.


Juan Marmili
aprenderas a clasificar textos

JOSE MANRIQUE
Excelente presentación

Bryan Vladimir Piguave Llano
Por favor, corrijan la pregunta del examen que se encuentra en latex. Yo trabajo mucho con eso y no tuve problemas pero dudo que el resto conozca de esa sintaxis. Espero más cursos con este profesor.


Carlos A. Sánchez
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
Uno de los cursos más completos de NPL que he tomado, me gusta que tiene muy buenos fundamentos.

Pablo Andrés Jarava Guerra
Muy buen curso, ojalá el profe siga dando esos súper cursos.

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.

Diego Alejandro Muñoz Camayo
Excelente curso, sin duda el profesor sabe del tema y lo explica de la mejor manera, se nota trabajo y preparación, esperemos saquen el curso que termine la serie.
Este curso es parte de estas rutas de aprendizaje




Data Scientist
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Machine Learning Engineer
Integra inteligencia artificial en el software de un producto y mejora su desempeño con sistemas de machine learning.




Deep Learning con Python
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