Nivel Avanzado
26 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
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Matemáticas de Cadenas de Markov y su Aplicación en Modelos Latentes
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Modelos Marcovianos Latentes: Etiquetado Gramatical Automático
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Implementación de Modelos Marcovianos Latentes en Python con Google Colab
07:50 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
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Implementación del Algoritmo Viterbi para Modelos Ocultos de Markov
17:50 min - 13
Implementación de Modelos Ocultos de Markov en NLTK y Python
12:54 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
10:43 min - 22
Preparación de Datos para Modelo Naive Bayes en Python
07:43 min - 23
Implementación del Algoritmo Naive Bayes en Python con spaCy
17:01 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
07:01 min
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Francisco Camacho
Co-founder & CTO at Hunty
Co-founder & CTO at Hunty
4.8 · 198 opiniones
Fabio Armando Gutiérrez Salcedo
@fabio.gutierrez·
2RR
Edgar A. Gonzalez Ambriz
@EdgarGA·
Muy buen curso. También me gustó como el profesor enfrentó los temas difíciles
Marcos Torres Vivanco
@marcos.torresv95444·
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.
Dersarrollo OSLP
@fernando.stumpo·
Es muy claro explicando conceptos muy dificiles. Tienes que tener gusto o habilidades con matematica porque es la base de todo esto
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Integra inteligencia artificial en el software de un producto y mejora su desempeño con sistemas de machine learning.
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Utiliza redes neuronales para entrenar modelos con grandes cantidades de datos. Crea proyectos avanzados de inteligencia artificial.
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