Opiniones del  Curso de Algoritmos de Clasificación de Texto

Opiniones del Curso de Algoritmos de Clasificación de Texto

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.

  • Cristian Mauricio Rojas Olivareshttps://static.platzi.com/media/flags/CL.png

    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 Lopezhttps://static.platzi.com/media/flags/MX.png

    Jorge Ivan Avalos Lopez

    @jorge.avaloslj·

    De los pocos cursos que ralamente se puede aprender ML, involucrando matemáticas y programación.

  • Carlos Enrique Rodríguez Bernalhttps://static.platzi.com/media/flags/PE.png

    Carlos Enrique Rodríguez Bernal

    @cenrique91·

    Excelente!

  • Carlos Perillahttps://static.platzi.com/media/flags/AR.png

    Carlos Perilla

    @carlos7736·

    Un curso muy completo sobre el procesamiento de lenguaje. Todo lo que precedió los LLM modernos

  • Miguel Andres Castro Bocarejohttps://static.platzi.com/media/flags/CO.png

    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.

  • Ruben Dario Troche Piñanezhttps://static.platzi.com/media/flags/PY.png

    Ruben Dario Troche Piñanez

    @dtf.ruben.troche·

    Muy bueno y muy interesante el curso. Gracias Totales Profesor y Platzi por agregarme valor.

  • Ronald Escobarhttps://static.platzi.com/media/flags/BO.png

    Ronald Escobar

    @jjklmnn·

    El Profesor

  • Ricardo Talaverahttps://static.platzi.com/media/flags/PE.png

    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.

  • Luis Gerardo Bourde Ortegahttps://static.platzi.com/media/flags/MX.png

    Luis Gerardo Bourde Ortega

    @LuisBourde·

    Gracias por el curso Joven.

  • Juan Marmilihttps://static.platzi.com/media/flags/AR.png

    Juan Marmili

    @juanmarmili·

    aprenderas a clasificar textos

  • Santiago Tellezhttps://static.platzi.com/media/flags/CO.png

    Santiago Tellez

    @santiago-tellez·

    Se conocen distintos tipos de algoritmos para la clasificación de texto explicado claramente

  • https://static.platzi.com/media/flags/PE.png

    @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.

  • Eduardo Arredondo Fernándezhttps://static.platzi.com/media/flags/MX.png

    Eduardo Arredondo Fernández

    @lalo_arredondo·

    Excelente curso sobre todo por el profesor que lo impartió, un excelente profesor

  • Alfonso Garijohttps://static.platzi.com/media/flags/ES.png

    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 Bejaranohttps://static.platzi.com/media/flags/CO.png

    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 Trillohttps://static.platzi.com/media/flags/MX.png

    Rodolfo Arturo González Trillo

    @Radek·

    ¡Excelente curso! Espero en el futuro más cursos con mucha matemática y especialización como éste.

  • Fabio Andrés Peñahttps://static.platzi.com/media/flags/CO.png

    Fabio Andrés Peña

    @fabio.pena·

    escubrir 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 Comprender y usar los algoritmos de clasificación de texto con Python y NLTK Implementar tu propia versión del Modelo Markoviano de Máxima Entropía (MMME) Usar algoritmos de clasificación para realizar análisis de sentimientos

  • Manuel Pérez Terradilloshttps://static.platzi.com/media/flags/ES.png

    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

  • Jhoan Felipe Montoya Uranhttps://static.platzi.com/media/flags/CO.png

    Jhoan Felipe Montoya Uran

    @montojf1201·

    poder implementar en mis modelos la clasificación adecuada de texto para sacar el máximo provecho de esta

  • Ramón Osvaldo Medinahttps://static.platzi.com/media/flags/MX.png

    Ramón Osvaldo Medina

    @ramonosvaldo·

    Excelente curso, me queda mas claro las aplicaciones de NLP, assí como sus técnicas para la solición de problemas

  • https://static.platzi.com/media/flags/MX.png

    @evangx·

    Excelente curso para entender el proceso de clasificación de textos. Se enseña desde las bases, hasta usar librerías dedicadas a este fin.

  • Mauro Vescovihttps://static.platzi.com/media/flags/AR.png

    Mauro Vescovi

    @mdav·

    Excelente el curso. Muy bueno el contenido y el profesor muy claro al explicar los conceptos.

  • Gabriela Chamorro Legardahttps://static.platzi.com/media/flags/CO.png

    Gabriela Chamorro Legarda

    @gabrielachamorro·

    Es un excelente curso para entender cómo funcionan los algoritmos de clasificación de texto, tanto con las librerías existentes como la construcción de su lógica desde cero en Python de modelos clásicos y un poco más avanzados. El profesor explica de una manera clara la teoría y la implementación.

  • Mayra Carolina Morataya Guerrahttps://static.platzi.com/media/flags/GT.png

    Mayra Carolina Morataya Guerra

    @mayracarolina·

    Genial curso, aunque los videos estaban muy largos, mejor separarlos en 2 videos.

  • Cesar Augusto Morales Godoyhttps://static.platzi.com/media/flags/PE.png

    Cesar Augusto Morales Godoy

    @ceaumo·

    Muy buen curso, me encantaría ver lo antes posible los demás cursos, usando deep learning, Pacho es un instructor increíble, sabe muchísimo y aprendí un montón

  • Rommel Fernando Garrido Paredeshttps://static.platzi.com/media/flags/ecuador.png

    Rommel Fernando Garrido Paredes

    @rommel_garrix·

    agradecido es un exelente profesor agradecido es un exelente profesor agradecido es un exelente profesor agradecido es un exelente profesor agradecido es un exelente profesor agradecido es un exelente profesor agradecido es un exelente profesor agradecido es un exelente profesor

  • Víctor Nahuelpánhttps://static.platzi.com/media/flags/CL.png

    Víctor Nahuelpán

    @victor-nahuelpan·

    Muy buen curso. Se vieron temas esenciales de NLP, los cuales fueron tratados de forma práctica y directa por el profesor.

  • Ernesto Crespohttps://static.platzi.com/media/flags/VE.png

    Ernesto Crespo

    @ernesto-crespo·

    Excelente curso, muy didáctico, excelente instructor, muy buenos ejemplos

  • Geovany Uribe Aguirrehttps://static.platzi.com/media/flags/CO.png

    Geovany Uribe Aguirre

    @geovany_uribe·

    Super chevere el curso, bastante completo la verdad, explicando en gran medida la programación

  • Manuel Alejandro Lopera Ospinahttps://static.platzi.com/media/flags/CO.png

    Manuel Alejandro Lopera Ospina

    @exeleon·

    Los cursos de Francisco son muy buenos, explica sin rodeos y con total claridad. Lo mejor de este curso es implementar algoritmos de clasificación desde cero para entender su funcionamiento.