Haré modelado de temas, clasificación de textos y análisis de NLP en python

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Descripción reformulada (recomendado):

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Experiencia en Machine Learning:

Naive Bayes, Árbol de Decisión, Regresión Logística, Support Vector Machine (SVM), K-Nearest Neighbors (KNN), Regresión Lineal, Ridge, Lasso, Bosque Aleatorio, AdaBoost, XGBoost, GradientBoost, Bagging

Técnicas de NLP:

Tokenización, Similitud de Texto, Limpieza de Texto, Vectorización, Análisis N-gram, TF-IDF, Lematización, Stemming, Etiquetado POS, Recuperación de Información, Manejo de Datos Categóricos, Ingeniería de Características, Análisis de Sentimientos

Plataformas:

Jupyter Notebook, Google Colab, PyCharm, VS Code, Spyder

Herramientas que uso:

Pandas, NumPy, Expresiones Regulares, Tomotopy, NLTK, spaCy, Seaborn, Matplotlib, Plotly, Neattext, Scikit-learn, Keras, TensorFlow, Imblearn, JSON, Flask, Streamlit, Tkinter

Tipos de proyectos:

Tareas de programación en Python, Visualización de datos, Limpieza y análisis de datos, Análisis estadístico, Procesamiento de lenguaje natural, Análisis de sentimientos (Twitter, Reddit), Deep Learning (ANN, CNN, RNN, LSTM)

Implementación:

Flask, Stream