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.
Mauricio Martínez Orjuela
@MaodeColombia·
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.
Juan Camilo Higuera Calderón
@juancahica·
Muy buen curso.
Gerson Gómez Giraldo
@giraldogomez2017·
calificaicones
Carlos Perilla
@carlos7736·
Un curso muy completo sobre el procesamiento de lenguaje. Todo lo que precedió los LLM modernos
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
Miguel Andres Castro Bocarejo
@macb93·
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
@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
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.
Melissa Parra Pérez
@mparra6683·
Muy interesante el curso
Luis Gerardo Bourde Ortega
@LuisBourde·
Gracias por el curso Joven.
Fernando Yutiz
@yutizf·
Muy buen curso, buenas explicaciones del profesor.
Santiago Tellez
@santiago-tellez·
Se conocen distintos tipos de algoritmos para la clasificación de texto explicado claramente
Bryan Vladimir Piguave Llano
@bryanvladimirpiguavellano·
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.
Pablo Andrés Jarava Guerra
@Pablo_Andres·
Muy buen curso, ojalá el profe siga dando esos súper cursos.
Robinson Moreno
@robinsonmoreno·
Curso bastante avazado, pero muy bueno y el profesor con buena estructura de ensennanza.
Juan Manuel Ortiz Suárez
@jmortiz·
Otro excelente curso del profesor Camacho.
Libardo Jose Castro Aparicio
@libardojosecastroaparicio·
El profecor tiene los conocimientos claros sobre el tema lo que hacen las clases mas faciles de entender.
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
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
Alfonso Garijo
@alfonso-garijo-campos·
Junto con los de programación orientada a objetos, es el mejor curso que he hecho. El profesor sin duda el mejor
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
Jhoan Felipe Montoya Uran
@montojf1201·
poder implementar en mis modelos la clasificación adecuada de texto para sacar el máximo provecho de esta
Garro Ladino Sergio Ezequiel
@sergio_garro·
excelente curso, muy buen profesor, explica muy bien
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
Eleva tu aprendizaje
Este curso es parte de estas rutas de aprendizaje
Ruta
Data Scientist
130 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