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.
Juan Camilo Higuera Calderón
@juancahica·
Muy buen curso.
Carlos Enrique Rodríguez Bernal
@cenrique91·
Excelente!
Gerson Gómez Giraldo
@giraldogomez2017·
calificaicones
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)
Ruben Dario Troche Piñanez
@dtf.ruben.troche·
Muy bueno y muy interesante el curso. Gracias Totales Profesor y Platzi por agregarme valor.
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
Fernando Yutiz
@yutizf·
Muy buen curso, buenas explicaciones del profesor.
Juan Marmili
@juanmarmili·
aprenderas a clasificar textos
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
Irving Jerico Hernandez Diaz
@Jericohd·
Uno de los cursos más completos de NPL que he tomado, me gusta que tiene muy buenos fundamentos.
Oscar Gomez
@oscar.gomezr0414·
Excelente curso. Se recomienda poder incluir lemmatization y aplicación de modelos de machine learning con vectorization para el próximo curso.
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.
@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.
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.
Libardo Jose Castro Aparicio
@libardojosecastroaparicio·
El profecor tiene los conocimientos claros sobre el tema lo que hacen las clases mas faciles de entender.
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
luis fernando Tapia
@Luisf718·
Me fascinaron los dos cursos que dio sobre NLP y me encantaría que el hiciera otro curso sobre algoritmos mas complejos para NLP
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
Marcelo Damián Briones
@margori·
Uno de los cursos que más me voló la cabeza por su simplicidad y las posibilidades de aplicación!
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
JAVIER GALAN MENDEZ
@javier.galanmendez·
Me encanta como se ha desarrollado el curso sabiendo que se ha hecho el anterior, me gustaría ver como avanzan los siguientes cursos porque tengo mucha emocion en verlos
Eleva tu aprendizaje
Este curso es parte de estas rutas de aprendizaje
Ruta
Data Scientist
128 horas
30 Profes
¡Conviértete en Data Scientist! Domina el análisis de negocios, redes neuronales y más con cursos prácticos en Python, ML y Bases de Datos.
Ruta
Deep Learning: Procesamiento de Lenguaje Natural (NLP)
39 horas
8 Profes
Domina el uso y desarrollo de modelos de lenguaje para tareas de procesamiento de texto con deep learning.
Ruta
Deep Learning con Python
39 horas
8 Profes
Utiliza redes neuronales para entrenar modelos con grandes cantidades de datos. Crea proyectos avanzados de inteligencia artificial.
Comunidad
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Contenido adicional creado por la comunidad que nunca para de aprender