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.
Edgar A. Gonzalez Ambriz
@EdgarGA·
Muy buen curso. También me gustó como el profesor enfrentó los temas difíciles
Gerson Gómez Giraldo
@giraldogomez2017·
calificaicones
Laura Quintero
@lmarcela.quintero·
Excelentes explicaciones
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
Jerson David Puentes Sanchez
@JersonPuentes·
Descubrir las aplicaciones de la clasificación de texto y el procesamiento de lenguaje natural (NLP)
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 Barrera
@emiliochaparro·
De los cursos más dificiles e interesantes que he tomado
Ruben Dario Troche Piñanez
@dtf.ruben.troche·
Muy bueno y muy interesante el curso. Gracias Totales Profesor y Platzi por agregarme valor.
Rafael Rivera
@rafarivera75·
Excelente curso, muy buen profesor.
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.
Irving Jerico Hernandez Diaz
@Jericohd·
Uno de los cursos más completos de NPL que he tomado, me gusta que tiene muy buenos fundamentos.
Oscar Gomez
@oscar.gomezr0414·
Excelente curso. Se recomienda poder incluir lemmatization y aplicación de modelos de machine learning con vectorization para el próximo curso.
Pablo Andrés Jarava Guerra
@Pablo_Andres·
Muy buen curso, ojalá el profe siga dando esos súper cursos.
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.
Libardo Jose Castro Aparicio
@libardojosecastroaparicio·
El profecor tiene los conocimientos claros sobre el tema lo que hacen las clases mas faciles de entender.
Jose Martin Rangel Espinoza
@mr_infamous·
Excelente curso de algoritmos de clasificación de texto, sin duda este curso complemente y ayuda con mis estudios de procesamiento de lenguaje natural.
Andres Alonso Mendez Rosales
@andresaamr·
Me ayudó bastante a entender cómo funciona el uso de ML para textos. muchas gracias
Developers IT
@developersmaven·
:) .............................................................................................................................................................................................................
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
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.
Marcelo Damián Briones
@margori·
Uno de los cursos que más me voló la cabeza por su simplicidad y las posibilidades de aplicación!
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
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
Jhoan Felipe Montoya Uran
@montojf1201·
poder implementar en mis modelos la clasificación adecuada de texto para sacar el máximo provecho de esta
Ramón Osvaldo Medina
@ramonosvaldo·
Excelente curso, me queda mas claro las aplicaciones de NLP, assí como sus técnicas para la solición de problemas
Eleva tu aprendizaje
Este curso es parte de estas rutas de aprendizaje
Ruta
Data Scientist
128 horas
30 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
Deep Learning: Procesamiento de Lenguaje Natural (NLP)
39 horas
8 Profes
Domina el uso y desarrollo de modelos de lenguaje para tareas de procesamiento de texto con deep learning.
Ruta
Deep Learning con Python
39 horas
8 Profes
Utiliza redes neuronales para entrenar modelos con grandes cantidades de datos. Crea proyectos avanzados de inteligencia artificial.
Comunidad
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Contenido adicional creado por la comunidad que nunca para de aprender