Curso de Algoritmos de Clasificación de Texto

4.8

166 opiniones

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

Desambiguación y etiquetado de palabras

Modelos Markovianos Latentes (HMM)

4
Modelos Marcovianos Latentes en PLN: Fundamentos y Aplicaciones
10:18 minutos
5
Matemáticas de Cadenas de Markov y su Aplicación en Modelos Latentes
08:43 minutos
6
Modelos Marcovianos Latentes: Etiquetado Gramatical Automático
13:25 minutos
7
Implementación de Modelos Marcovianos Latentes en Python con Google Colab
07:51 minutos
8
Entrenamiento de Modelos Marcobianos Latentes en Python
12:19 minutos

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

Francisco Camacho

Co-founder & CTO at Hunty

Ver cursos de Francisco

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.

Camilo Orbes Cabrera

@corbes·

Un curso muy completo

Carlos Perilla

@carlos7736·

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

Alan Stiven Camacho Restrepo

@ascamach·

Muy buen contenido y explicacion del profe

Enrique Jiménez Téllez

@enriquejimneztllez·

Excelente curso muy práctico y teórico

LUIS GUILLERMO MONCADA RUIZ

@fiyugun·

conocer herramientas que nos ayuden a descifrar patrones en los textos, fue algo muy util

Jerson David Puentes Sanchez

@JersonPuentes·

Descubrir las aplicaciones de la clasificación de texto y el procesamiento de lenguaje natural (NLP)

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.

Horacio Licona González

@horaciolicona0711·

Lo mejor de este curso es entender como es que funciona la inteligencia artificial para procesar texto y que podamos obtener herramientas tan grandes como ChatGPT

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

Ronald Escobar

@jjklmnn·

El Profesor

Rafael Rivera

@rafarivera75·

Excelente curso, muy buen profesor.

Carlos García Almodóvar

@cargadovar·

Me ha gustado mucho como se ha explicado el proceso de desarrollo de los algoritmos. El profesor tiene mucha facilidad para explicar de forma muy entendible todos los contenidos.

Eduardo Reyes

@retrox·

Este profesor es bueno,.

Cristian Y. Juzga

@cristian.riverajuzga·

La forma en que el docente aborda el tema, su explicación es impecable.

Santiago Tellez

@santiago-tellez·

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

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

Oscar Gomez

@oscar.gomezr0414·

Excelente curso. Se recomienda poder incluir lemmatization y aplicación de modelos de machine learning con vectorization para el próximo curso.

Juan Manuel Ortiz Suárez

@jmortiz·

Otro excelente curso del profesor Camacho.

Diego Alejandro Muñoz Camayo

@diego51alejo1·

Excelente curso, sin duda el profesor sabe del tema y lo explica de la mejor manera, se nota trabajo y preparación, esperemos saquen el curso que termine la serie.

Kenny José Miranda Deluque

@kemirandad·

Excelente curso! queda claro que aún queda mucho por explorar... A la espera de más entregas a esta especialización del machine learning.

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.

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

Andres Alonso Mendez Rosales

@andresaamr·

Me ayudó bastante a entender cómo funciona el uso de ML para textos. muchas gracias

Developers IT

@developersmaven·

:) .............................................................................................................................................................................................................