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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

Luis Alexander Garcia Quirozhttps://static.platzi.com/media/flags/CO.png

Luis Alexander Garcia Quiroz

@luisalexandergarciaquiroz·

aplicación clara del algebra lineal en machine learning

Johan Camargohttps://static.platzi.com/media/flags/CO.png

Johan Camargo

@johan.camargo·

Entendimiento fundamental de las bases, excelente explicación.

Juan Felipe Benavideshttps://static.platzi.com/media/flags/CO.png

Juan Felipe Benavides

@pipebenavidess92·

este curso pone a prueba todos los conceptos aprendidos en los fundamentos de álegebra con un ejercicio simple pero contundente de regresión lineal. es totalmente fascinante

Harold Barranteshttps://static.platzi.com/media/flags/CO.png

Harold Barrantes

@jeicop42·

Muy interesantes los conceptos y la aplicabilidad explicada

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