Nivel Intermedio
16 clases
2 horas de contenido
8 horas de práctica
Procesa y analiza textos con Python, limpiando datos, extrayendo entidades, clasificando sentimientos y visualizando resultados usando NLP, Transformers, NLTK, Spacy y modelos de Hugging Face.
Técnicas Tradicionales de NLP para Documentos Empresariales
- 4
Tokenización de texto: división en unidades procesables para IA
06:52 min - 5
Creación de nubes de palabras con stemming y lematización
05:08 min - 6
Bag of Words y TF-IDF para representación vectorial de texto
05:32 min - 7
Análisis LDA para detectar temas ocultos en reseñas de texto
03:08 min - 8
Entrenamiento de clasificador Naive Bayes para reseñas de productos
07:42 min
Introducción y Profundización en Transformers para Aplicaciones Empresariales
- 9
Arquitectura Transformers en procesamiento de lenguaje natural
07:16 min - 10
Tokenización avanzada con Hugging Face y Transformers
04:22 min - 11
Análisis de sentimiento con modelos preentrenados de Hugging Face
04:00 min - 12
Reconocimiento de entidades con BERT y Transformers en español
05:46 min - 13
Fine tuning de modelos Transformer para análisis de sentimientos
10:18 min
Proyecto Final y Estrategia Comercial B2B
Profes del curso
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Carlos Bustillo
AI Engineer
AI Engineer
Opiniones del curso
4.7 · 34 opiniones
Daniel Rodriguez
@pipidepulus712·
Ok
MOISES EMMANUEL RAMIREZ
@merg771·
Los ejemplos son claros y aplicables inmediatamente. La parte teórica es justo lo que se necesita.
Bryan Castano
@Beaunix·
Grandiosos Curso NLP, El profesor @CarlosBustillos explcia bien com osiempre, ME gusto la clase sobre TF-IDF como tecnica estadistica para medir la relevancia de una palabra en un documento dentro de una colección, equilibrando la frecuencia del término (TF) con su rareza en el corpus (IDF). Aumenta el peso de términos específicos y disminuye el de palabras comunes. Bag of Words, y Tranformers, el curso fue bueno.
GUILLERMO VITOLA
@guillermovitola·
Un curso muy bien estructurado, muy claro en conceptos y fácil de llevar a la práctica.
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