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.
Marcelo Bengolea
@mfbengolea·
Como siempre, este profe tiene muy bien estructuradas las clases.
Camilo Orbes Cabrera
@corbes·
Un curso muy completo
Laura Quintero
@lmarcela.quintero·
Excelentes explicaciones
LUIS GUILLERMO MONCADA RUIZ
@fiyugun·
conocer herramientas que nos ayuden a descifrar patrones en los textos, fue algo muy util
Sandra Milena Yepes Alzate
@sandra197·
Excelente docente, enseña de una forma sencilla, dinámica y clara, excelente contenido. Recomiendo 100% este curso y este maestro.
Emilio José Chaparro 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.
Fernando Yutiz
@yutizf·
Muy buen curso, buenas explicaciones del profesor.
Eduardo Reyes
@retrox·
Este profesor es bueno,.
Juan Marmili
@juanmarmili·
aprenderas a clasificar textos
Santiago Tellez
@santiago-tellez·
Se conocen distintos tipos de algoritmos para la clasificación de texto explicado claramente
JOSE MANRIQUE
@jose.manrique.hernandez·
Excelente presentación
Irving Jerico Hernandez Diaz
@Jericohd·
Uno de los cursos más completos de NPL que he tomado, me gusta que tiene muy buenos fundamentos.
Robinson Moreno
@robinsonmoreno·
Curso bastante avazado, pero muy bueno y el profesor con buena estructura de ensennanza.
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.
@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.
Diego Alejandro Muñoz Camayo
@diego51alejo1·
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.
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.
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
José Arturo Cuadra
@jose-arturo-gaona·
Todo el curso excelente y los ejemplos fueron increibles, aunque algo extenso valio la pena, Gracias
Eleva tu aprendizaje
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