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.
Carlos Enrique Rodríguez Bernal
@cenrique91·
Excelente!
Camilo Orbes Cabrera
@corbes·
Un curso muy completo
Alan Stiven Camacho Restrepo
@ascamach·
Muy buen contenido y explicacion del profe
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.
Emilio José 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.
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.
Eduardo Reyes
@retrox·
Este profesor es bueno,.
Santiago Tellez
@santiago-tellez·
Se conocen distintos tipos de algoritmos para la clasificación de texto explicado claramente
JOSE MANRIQUE
@jose.manrique.hernandez·
Excelente presentación
Carlos A. Sánchez
@csanchezchan·
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
@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.
Juan Manuel Ortiz Suárez
@jmortiz·
Otro excelente curso del profesor Camacho.
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.
Jorge Andrés Carballo Santana
@jorgecarballo08·
El profesor es muy claro en las explicaciones, entiende perfectamente lo que significan las expresiones matemáticas que se utiliza y las aplica de forma intuitiva en el código.
Samuel Joshua Reyes Martínez
@samuel.reyes·
Buen curso y gran profesor, lo recomeindo para seguir en el camino del machine learning
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.
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
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
Williams Juniors Martínez Pérez
@williamsm·
excelente profesor, seco en lo que hace y espero con ancias aunque se que no las va a hacer, las siguienes partes del curso
Eleva tu aprendizaje
Complementa este curso con nuestras rutas de aprendizaje
Inteligencia Artificial y Data Science
Aprende ciencia de datos con cursos de Data Science y explora el potencial sin límites de los datos, el machine learning y la inteligencia artificial.
Ruta
Análisis y Visualización de Datos
52 horas
10 Profes
Aprende a extraer, limpiar, analizar y visualizar datos para comunicar insights y apoyar la toma de decisiones estratégicas en los negocios.
Ruta
Data Engineer
43 horas
12 Profes
Aprende a construir y gestionar pipelines de datos escalables, utilizando herramientas como Spark, Airflow, y bases de datos SQL y NoSQL en entornos cloud.
Ruta
Machine Learning y Deep Learning
63 horas
16 Profes
Profundiza en algoritmia, aprendizaje supervisado, no supervisado, redes neuronales, y el despliegue de modelos de Data Science e Inteligencia Artificial en producción.
Ruta
Fundamentos de Data Science y AI
56 horas
13 Profes
Adquiere las bases matemáticas, de programación y de ingeniería de software necesarias para iniciar en el mundo de la ciencia de datos y la inteligencia artificial.
Comunidad
La comunidad es nuestro super poder
Contenido adicional creado por la comunidad que nunca para de aprender