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Curso de Álgebra Lineal para Machine Learning

Curso de Álgebra Lineal para Machine Learning

Nivel Intermedio
16 clases
3 horas de contenido
8 horas de práctica

Domina el álgebra lineal aplicada a la IA. Aprende a manipular tensores, vectores y matrices con NumPy y Python. Calcula el producto punto para medir similitud, resuelve sistemas de ecuaciones y aplica la pseudoinversa en modelos de regresión lineal. Utiliza Google Colab para graficar con Matplotlib, analiza la norma L1/L2 y evita errores de multicolinealidad en tus entrenamientos

Profes del curso

Conoce quién enseña el curso

Daniel Erazo

Daniel Erazo

AI Software Engineer | Content Creator

AI Software Engineer | Content Creator

Opiniones del curso

4.8 · 31 opiniones

Marlon Marinhttps://static.platzi.com/media/flags/CO.png

Marlon Marin

@fenilenvinileno97·

Este curso es muy muy bueno, está muy bien planeado porque va al grano, hace referencias prácticas en el día a día del Data Science, explica las matemáticas que hay detrás, las limitaciones para las predicciones, y deja como apertura el curso de SVD y PCA.

Luis Yaotzin Ramírez Riverahttps://static.platzi.com/media/flags/MX.png

Luis Yaotzin Ramírez Rivera

@yaotzinluis·

material actualizado y ayuda a mejor comprensión de la matemática detrás del machine learning

Carlos Eduardo Cifuentes Sanabriahttps://static.platzi.com/media/flags/CO.png

Carlos Eduardo Cifuentes Sanabria

@carloscifuentes1560·

Genial

Pablo Hurtadohttps://static.platzi.com/media/flags/NI.png

Pablo Hurtado

@phurtado·

Intenso

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