Cuando tu trabajo diario incluye mucha edición de documentos, te das cuenta de que cada formato de documento requiere su propio enfoque y, a menudo, aplicaciones particulares. Manejar un archivo NB que parece simple puede detener todo el proceso, especialmente si intentas editar con herramientas insuficientes. Para prevenir este tipo de problemas, encuentra un editor que pueda cubrir todas tus necesidades sin importar el formato del archivo y corta texto en NB sin obstáculos.
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En el último video, vimos cómo puedes convertir texto en números para que los modelos de aprendizaje automático puedan consumir ese texto. En este video vamos a ver dos de esos enfoques que son la codificación de etiquetas y la codificación one hot. Ahora, antes de continuar con la discusión, uh te sugeriría que sigas algunos requisitos previos porque en los próximos videos estaremos haciendo algo de codificación y necesitas tener conocimientos básicos sobre pandas. Ahora tengo una lista de reproducción de tutoriales de pandas. Ve a YouTube, busca codebasics pandas, encontrarás mi lista de reproducción de tutoriales muy popular, uh y necesitas seguir los primeros 6 o 7 videos solo para obtener una comprensión básica de pandas. Después de eso, también necesitas conocer algunos fundamentos de aprendizaje automático. Nuevamente, tengo una lista de reproducción muy popular en YouTube codebasics machine learning playlist. En esta, sigue tal vez los primeros 8 o 10 videos, y luego puedes reanudar esta serie. Vamos a hablar sobre la detección de spam. Así que la detección de spam es un problema clásico, uh para la clasificación de texto.
