¿Por qué es importante el álgebra lineal para IA?

Los cimientos son a un edificio, lo que la algebra lineal es a la IA. No lo dije yo, lo dijo la misma IA.👇👇👀

Algebra Lineal

El álgebra lineal es una rama de las matemáticas que se enfoca en el estudio de los sistemas de ecuaciones lineales y las transformaciones lineales. Es una herramienta fundamental para la inteligencia artificial (IA) y el aprendizaje automático (ML) por varias razones:

1. Representación de datos: Muchas aplicaciones de IA y ML procesan grandes cantidades de datos que se representan como matrices o vectores. El álgebra lineal proporciona las herramientas para manipular y transformar estos datos en formas útiles para el análisis.
2. Aprendizaje automático: Los algoritmos de aprendizaje automático se basan en la optimización de funciones objetivo, que se pueden expresar en términos de ecuaciones matriciales. El álgebra lineal permite la manipulación y resolución de estas ecuaciones para optimizar el rendimiento del modelo.
3. Redes neuronales: Las redes neuronales son un tipo de modelo de aprendizaje profundo que se basan en la combinación lineal de entradas ponderadas para generar una salida. El álgebra lineal proporciona las herramientas para la implementación y optimización de las operaciones matriciales que subyacen en la computación de las redes neuronales.
4. Análisis de componentes principales: El análisis de componentes principales (PCA) es una técnica de reducción de dimensionalidad que se utiliza para simplificar conjuntos de datos complejos. Se basa en la transformación lineal de la matriz de covarianza de los datos. El álgebra lineal es esencial para la implementación y comprensión del PCA.

En resumen, el álgebra lineal es importante para la IA y el ML porque proporciona las herramientas matemáticas necesarias para representar y manipular datos, optimizar modelos, implementar redes neuronales y reducir la dimensionalidad de los datos.

No te desanimes por esuchar la palabra matemáticas, como diría Freddy “No apagues el cerebro”.
Ánimo!
Solo es cuestión de practicar y practicar

Bienvenidos al club de arrepentidos de los que dijimos en el colegio “eso no me sirve para nada”, “yo soy de letras no de números”… Ojalá me hubieran explicado matemáticas a este nivel de naturalidad e integración con nuestro entorno, y no de memorizar y repetir hasta el agotamiento.

Técnicas de algebra lineal usadas en gtp:
1.Multiplicación de matrices
2. Descomposición en valores singulares
3.Análisis de componentes principales
4.Gradiente descendente
5.Regresión lineal.

Ojeando los curso de platzi, está todo esto y más

Mi primer aporte, ¡espero sea de ayuda! 😃

El álgebra lineal es importante para la IA, porque esta es una rama de las matemáticas que permite el estudio de las operaciones que se definen como objetos, que son matrices y vectores. Esta es la forma natural en que se puede representar matemáticamente objetos sobre los que se aplican algoritmos de aprendizaje. Sin esto, no hay Machine learning.

Justo el video dura 11:11

ALGEBRA LINEAL: define, estudia y CREA REGLAS alrededor de operaciones que podemos hacer entre un objeto matemático al que llamamos TENSOR. El tensor pueden ser MATRICES y VECTORES. Las matrices y los vectores son ARREGLOS de números.
En MACHINE LEARNING necesitamos representar OBJETOS por medio de estas entidades matemáticas.
En el proceso de ML estos OBJETOS necesitan ser transformados.
Por ejemplo:

1. IMAGEN (la imagen es una matriz de píxeles y los píxeles se representan por puntos) .

2. AUDIO, se representa por coordenadas de latitud y tiempo. Estas coordenadas se representan por 2 vectores, uno para cada variable.

3. TEXTO: hay muchas técnicas en la que se puede representar un texto de forma numérica. Por ejemplo: Tengo una lista de palabras (vocabulario). Le asigno 1 a una palabra de esa lista cuando esa palabra está en determinada frase (one hot).

I’m here for the math baby…

Los valores de los pixeles de una imagen van de 0 a 255. Donde 0 es completamente negro y 255 completamente blanco. Y si estos valores se normalizan (dividir entre 255) el 0 es negro y 1 es blanco.

En la universidad llevé un curso llamado Matemática 3, donde se ven full matrices y vectores de álgebra lineal.
Sinceramente no entendía por qué nos enseñaban eso (o para qué nos iba a servir), pero ahora todo es más claro 😃

introducción al algebra lineal, explicado para un niño de 10 años, según ChatGPT:

¡Hola! 😊 Hoy vamos a aprender un poco sobre álgebra lineal. Imagina que es como un juego de rompecabezas 🧩 donde juntamos números y letras para resolver problemas. El álgebra lineal es una rama de las matemáticas que nos ayuda a entender y trabajar con cosas llamadas vectores y matrices. No te preocupes, te lo explicaré de manera sencilla. 😉

Los vectores son como flechas 🏹 que nos muestran una dirección y una distancia. Por ejemplo, imagina que estás en tu casa 🏠 y quieres ir al parque 🌳 que está a 3 cuadras hacia el este y 2 cuadras hacia el norte. Podríamos decir que tu “vector” para llegar al parque es (3, 2), donde el primer número representa las cuadras al este y el segundo las cuadras al norte.

Ahora, las matrices son como tablas que tienen números adentro. Por ejemplo, una matriz de 2x2 sería algo así:

| 1 3 |
| 2 4 |

Aquí hay dos filas y dos columnas, y los números se llaman “elementos” de la matriz.

El álgebra lineal nos enseña cómo manipular vectores y matrices de muchas maneras útiles. Por ejemplo, podemos sumar y restar vectores, multiplicarlos por un número (llamado escalar) o incluso multiplicar matrices entre sí.

Supongamos que quieres ir al parque (3, 2) y luego a la tienda 🏪 que está a 1 cuadra al este y 3 cuadras al norte del parque. El vector para llegar a la tienda desde el parque sería (1, 3). Para saber cuántas cuadras al este y al norte tienes que caminar en total, podemos sumar los dos vectores:

(3, 2) + (1, 3) = (3+1, 2+3) = (4, 5)

Entonces, desde tu casa hasta la tienda, tendrías que caminar 4 cuadras al este y 5 cuadras al norte. 🚶‍♀️

El álgebra lineal se usa en muchos campos, como la física 🌌, la computación 💻, la economía 💶 y más. Por ahora, lo importante es saber que es una forma divertida y útil de trabajar con números y letras para resolver problemas. ¡Espero que te haya parecido interesante y te animes a aprender más sobre álgebra lineal en el futuro! 🎉📚

Dentro del Álgebra Lineal se tienen las transformaciones lineales, las que son fundamentales en la inteligencia artificial. Su capacidad para representar y manipular datos en espacios de alta dimensionalidad con reglas sencillas y que permiten la reducción sin perder información (valores y vectores propios) es esencial para abordar muchos problemas, tales como la identificación de patrones en grandes conjuntos de datos (algo más estadístico).

• El Álgebra lineal es la representación natural de los objetos. Permite hacer transformaciones y efectos sobre los objetos.

• Se puede representar imágenes, audio, y texto de forma numérica. Una vez que los tenemos representados, podemos hacer operaciones con ellos, lo cual sería Álgebra Lineal.

Como representas el texto? Bueno… en primer lugar es muy difícil…

No es solo álgebra lineal y cálculo. La AI, ML, DL, etc requiere conocimientos más avanzados de matemática. Recuerdo q en un video Freddy mencionó que los mejores científicos de datos que conoció estudiaron matemática pura, física pura o alguna ciencia básica.

**¿Cuál es la importancia del algebra lineal para procesos de inteligencia artificial?
**Fuente: ChatGpt

El álgebra lineal es una herramienta fundamental en el desarrollo y aplicación de algoritmos de inteligencia artificial (IA). La IA se trata de una rama de la informática que busca desarrollar algoritmos y sistemas que puedan aprender y realizar tareas de forma autónoma.

En particular, el álgebra lineal es crucial en la construcción de modelos de aprendizaje automático, que son uno de los pilares fundamentales de la IA moderna. Los modelos de aprendizaje automático son algoritmos que aprenden a partir de datos y que son capaces de generalizar su conocimiento para realizar predicciones o clasificaciones sobre nuevos datos.

El álgebra lineal proporciona herramientas para la representación matemática de datos y para el cálculo de operaciones en grandes conjuntos de datos. Por ejemplo, el uso de matrices y vectores permite representar y manipular grandes conjuntos de datos en una forma compacta y eficiente. La resolución de sistemas de ecuaciones lineales también es fundamental en la optimización de muchos algoritmos de aprendizaje automático.

Además, el álgebra lineal también es fundamental en el desarrollo de técnicas avanzadas de procesamiento de imágenes y de procesamiento de señales, que son aplicaciones importantes de la IA.

En resumen, el álgebra lineal es una herramienta fundamental para el desarrollo de algoritmos de IA y su aplicación en una amplia variedad de problemas, lo que la hace indispensable en la formación de un ingeniero de inteligencia artificial.

¿Qué es un tensor?

Despues de preguntar a chat GPT y darle lo que entendia que era el algebra lineal me ah dicho esto que creo es bastante clara y sencilla el que es el algebra lineal.
Por supuesto, aquí tienes un resumen de lo que es el álgebra lineal, tomando en cuenta las comparaciones y explicaciones anteriores:

El álgebra lineal es una rama de las matemáticas que se centra en el estudio de los espacios vectoriales y las transformaciones lineales. Proporciona técnicas y herramientas para representar, manipular y analizar conjuntos de datos y relaciones de manera eficiente.

A través del álgebra lineal, es posible resolver sistemas de ecuaciones lineales y realizar operaciones con vectores y matrices, como suma, multiplicación y diagonalización. Estas operaciones son esenciales en la resolución de problemas en áreas como la geometría, el procesamiento de señales, la visión por computadora, el aprendizaje automático y la inteligencia artificial.

El álgebra lineal se utiliza para comprender y simplificar la estructura y el comportamiento de fenómenos y sistemas en diversos campos. Permite analizar la realidad y encontrar patrones, relaciones y estructuras subyacentes, lo que facilita la formulación de modelos y la toma de decisiones.

Si bien el álgebra lineal implica la resolución de ecuaciones y la manipulación de parámetros, su alcance va más allá de ser solo una caja de herramientas matemáticas. También involucra el estudio de estructuras algebraicas, aplicaciones geométricas, optimización y análisis funcional.

En resumen, el álgebra lineal es una herramienta matemática fundamental que proporciona técnicas y conceptos para resolver problemas, analizar sistemas y comprender la realidad. Su aplicación abarca una amplia gama de disciplinas y su comprensión es esencial en la inteligencia artificial y otros campos científicos y técnicos.

Álgebra Lineal y su Importancia en la Inteligencia Artificial

• En esta clase, comenzamos un nuevo bloque del curso centrado en la relación fundamental entre las matemáticas y la inteligencia artificial.

Importancia del Álgebra Lineal en la Inteligencia Artificial

• El álgebra lineal es una rama fundamental de las matemáticas que desempeña un papel crucial en la inteligencia artificial.
• Se utiliza para definir, estudiar y establecer reglas para operaciones en objetos matemáticos llamados tensores, que incluyen matrices y vectores.

Representación de Datos en Álgebra Lineal

• En muchas aplicaciones de machine learning, los objetos que se estudian se representan utilizando matrices y vectores.
• Por ejemplo, una imagen se convierte en una matriz de píxeles, donde cada píxel se representa con un número.
• En procesamiento de señales de audio, las señales de sonido se representan utilizando vectores que registran la amplitud a lo largo del tiempo.
• Incluso el texto se puede convertir en representaciones numéricas, como el enfoque “One-Hot Encoding,” que utiliza vectores para representar palabras.

Operaciones Matemáticas y Transformaciones

• El álgebra lineal permite realizar operaciones matemáticas y transformaciones en estos objetos numéricos.
• Estas operaciones incluyen sumar matrices, multiplicar matrices y aplicar filtros, convoluciones y otras transformaciones.
• En el procesamiento de imágenes, estas operaciones permiten mejorar y analizar imágenes.
• En el procesamiento de audio, ayudan a separar señales y comprender patrones en los datos.
• En procesamiento de lenguaje natural, el álgebra lineal se utiliza para crear representaciones numéricas de texto.

Álgebra Lineal en la Base del Machine Learning

• El álgebra lineal es una base fundamental para machine learning, ya que se necesita para representar, operar y transformar datos.
• Sin una comprensión sólida del álgebra lineal, es difícil entender y aplicar algoritmos de machine learning.

Próximos Pasos

• En el próximo segmento del curso, profundizaremos en los conceptos y aplicaciones del álgebra lineal en la inteligencia artificial.
• Comprender estos fundamentos matemáticos es esencial para convertirse en un experto en machine learning y data science.
• Prepárate para explorar más sobre matrices, vectores y operaciones matriciales en el mundo del machine learning.

Nuevamente un curso donde le dicen a los estudiantes… “no se espanten”… “matemáticas”… la realidad es que si seguimos por este camino tecnológico tarde o temprano nos va a tocar, el decirle a la gente que no se asuste es engañarlos, mejor decirles… “ey ve estudiando las bases para que no te estanques haciendo interfaces”

Algebra lineal , Calculo matricial

Aporte:

¿Qué es One Hot Encoding? ¿Por qué y cuándo tienes que usarlo?

https://hackernoon.com/es/what-is-one-hot-encoding-por-que-y-cuando-tienes-que-usarlo-e3c6186d008f

El álgebra lineal es una herramienta esencial en el campo de la inteligencia artificial (IA). En particular, se utiliza en el procesamiento de imágenes y señales, en la construcción de modelos de aprendizaje automático y en la optimización de algoritmos de aprendizaje.

Algunas de las aplicaciones específicas del álgebra lineal en la IA son:

Transformaciones lineales: Las transformaciones lineales se utilizan para transformar los datos de entrada en un espacio de características diferente. Estas transformaciones se pueden representar mediante matrices, y las operaciones de álgebra lineal como la multiplicación de matrices se utilizan para aplicar estas transformaciones a los datos.

Análisis de componentes principales (PCA): El PCA es una técnica que se utiliza para reducir la dimensionalidad de los datos. Se basa en la descomposición de valores singulares (SVD) de una matriz de datos, que se calcula utilizando álgebra lineal.

Regresión lineal: La regresión lineal es un método para modelar la relación entre una variable dependiente y una o más variables independientes. Se basa en la minimización de una función de coste, que se puede resolver utilizando técnicas de álgebra lineal como la inversión de matrices.

Redes neuronales: Las redes neuronales artificiales son un tipo de modelo de aprendizaje automático inspirado en la biología. Se basan en operaciones matriciales, que se implementan utilizando álgebra lineal, para calcular las salidas de la red a partir de las entradas.

Esta clase me parecio muy completa y bien explicada. Tenia tiempo teniendo conocimiento sobre que el algebra lineal era muy importante para la IA pero no habia recibido una explicacion tan completa y detallada. Grande el profe!

Para toda programación e incluso el diseño de interfaces es necesario el pensamiento matemático, si crees que no o que no te sirve, o sientes que no es lo tuyo, necesitas buscar otras opciones de estudio o trabajo.

El tipo de codificación que mencionó para el texto es:
Codififcación One Hot.
Saludos. 😄

Siempre me gustaron y fui bueno en matemáticas, así que saliendo de acá a los cursos de Matemáticas en Platzi 😄

En conclusión: El álgebra lineal es de suma importancia para el desarrollo de modelos de aprendizaje, ya que éstos funcionan a partir de tensores, que a su vez son objetos matemáticos que representan cómo se relacionan entre sí vectores y espacios vectoriales.

Mis apuntes de esta clase. Por si les sirve:

"Las matemáticas son esenciales para entender el por detrás de la IA.
Por ejemplo, el álgebra lineal (matrices y vectores).

Un ejemplo de una representación matemática que se puede entender como que utiliza álgebra lineal sería la forma que tiene un computador de procesar una imagen.
Éste convierte cada pixel de la imagen a un número que representa la tonalidad de blanco o negro de 0 a 1 por ejemplo. Posteriormente, estos números se almacenan en una lista de números. Y esto es lo que conocemos como vectores.

Todo lo que se diga como vectores, matrices y demás tienen que ver con álgebra lineal."

Hace casi un par de décadas escribí un motor 3D y aprendí que el álgebra lineal constituye la base de la gráficación tridimensional.
Mediante operaciones con matrices, como la multiplicación y la suma, podemos manipular elementos en un espacio tridimensional con el objetivo de mover, escalar, rotar y realizar otras transformaciones.
Incluso a través del producto punto, y producto cruz, se realizan operaciones relacionadas con los tonos de luz en una superficie de acuerdo al origen de la luz.
Uno casi nunca se entera de sus beneficios porque en la educación formal normalmente solo es un quebradero de cabeza para resolver ejercicios sin darles un enfoque práctico.

Les comparto la mejor lección de Algebra Lineal que podrán encontrar en Youtube. Explica la esencia del agebra lineal. Tiene animaciones preciosas. Essence of Linear Algebra.
También está una versión en español. Esencia del Álgebra Lineal

Gracias Francisco, una explicación muy práctica y sencilla de un tema que a muchos nos bloqueó, en cuanto a la presencia de los números en todo lo que existe.

En inteligencia artificial, usamos álgebra lineal para manejar datos, como imágenes, texto y números, y para entender cómo se relacionan entre sí. Puedes pensar en ello como una forma de analizar y manipular los rompecabezas numéricos detrás de la magia de la inteligencia artificial, ¡como si fueras un ingeniero de rompecabezas!

Excelente explicacion sobre el algebra lineal, desde 1987 no veia aplicaciones de algebra lineal y en mi caso aplicadas a la Biología celular, fisiología vegetal y animal. Super interesante la explicación e invita a aprender más.

Que hermoso es ver las matemáticas aplicadas en la IA.
Nunca pensé que las matrices y vectores que vi de forma esporádica en secundaria, me fueran útiles hoy en día. 😅

Algo que me rompió la cabeza cuando estaba estudiando en la preparatoria es el como podemos convertir casi cualquier problema bidimensional en una ecuación matemática utilizando el álgebra lineal.

Básicamente podemos utilizar álgebra lineal para todo.

Lo que me gusta estudiar Data Science es que ahora si puedo decir que aplico lo que aprendí de matemáticas solo que ahora si son aplicadas y toca volver a estudiar 🦾

explicación de representación numérica del texto

El álgebra lineal es una rama de las matemáticas que se centra en estudiar sistemas de ecuaciones y transformaciones lineales. Es fundamental para la inteligencia artificial (IA) y el aprendizaje automático (ML) debido a que permite manipular y transformar grandes cantidades de datos representados en forma de matrices o vectores. Los algoritmos de aprendizaje automático se basan en la optimización de funciones objetivo que se pueden expresar en términos de ecuaciones matriciales, las cuales se resuelven mediante el uso del álgebra lineal. Las redes neuronales, que son un tipo de modelo de aprendizaje profundo, también dependen de la combinación lineal de entradas ponderadas para generar una salida, lo que se logra gracias al uso de herramientas matriciales. El análisis de componentes principales es una técnica que se utiliza para simplificar conjuntos de datos complejos y el álgebra lineal es esencial para su implementación y comprensión. En definitiva, el álgebra lineal es importante para la IA y el ML porque proporciona las herramientas matemáticas necesarias para representar y manipular datos, optimizar modelos, implementar redes neuronales y reducir la dimensionalidad de los datos.

Soy Yo? o esta clase es la mas densa de este curso?

Si no te gusta las matemáticas,
Retirese señora

En resumen los objetos sobre los cuales yo aplico algoritmos de aprendizaje, se pueden representar de forma natural por medio de matrices y vectores, y en algunos casos con listas de matrices o tensores mas complejos

Si es necesaria tendre que cogerle el gusto al algebra jejeje

Los humanos Vemos imágenes, texto y video y por detrás la IA calcula Vectores y matrices que combinados son tensores. Mind blowing!

Por que no habían estos videos cuando yo estaba estudiando. Gracias Pacho ideal para explicarle a mi hijo la parte practica del algebra

Empecé este curso cuándo fue estrenado en febrero-marzo aproximandamente, y hasta ahora en Septiembre con el Maratón AI estoy consumiendo un bloque de clases por día, con el objetivo de completar 4 cursos dentro del tiempo determinado del reto, quiero estas habilidades para potenciar mis habilidades principales que son desarrollo Web. Y hasta ahora se ha hecho notar por que cada día/bloque que pasa estoy escribiendo un artículo para linkedin, claro de la mano con ChatGPT!!🧠

No hay manera de que entiendas el lo anterior visto sin Matemáticas

Álgebra lineal en AI

¿Por qué las necesitamos?

El álgebra lineal en importante a la hora de usar AI es como una caja de herramientas matemáticas que usaremos a la hora de querer resolver un problema. Es importante en la AI para:

• Organizar datos: El álgebra nos ayuda acomodar la información y poder clasificarla para que no haya un desorden de los datos y poder tener resultados más exactos y claros a la hora de interpretar los datos. Ejemplo: Supongamos que una persona esta en un supermercado comprando y en base a su comportamiento podemos ver que tipo de persona es y poder clasificarla usando vectores para ver que tantas compras hizo y que tipo de comprador es y si tenemos muchos datos podemos usar matrices para agruparlos.
• Resolver problemas matemáticos: Esto sirve para que nuestro modelo pueda resolver problemas en base a operaciones matemáticas.
• Entender Imágenes y Sonidos: El álgebra lineal nos ayuda a procesar las imágenes y encontrar patrones.
• Hacer predicciones
• Construir redes de computadoras inteligentes: Con álgebra nos ayuda a crear modelos matemáticos de cerebros que nos ayuda a construir y entrenar redes neuronales.

Cualquier cosa que se pueda medir y cambie con el tiempo representa una lista de números en ella podremos usar el álgebra lineal para predecir y encontrar patrones.

El texto se puede convertir en números aunque es difícil hacerlo así es como se desarrolla el [[Procesamiento de lenguaje natural PLN o NLP]].

Resumen: El álgebra lineal es un pilar super importante en la el machine learning y AI que nos ayuda Organizar, Entender, Predecir y Construir redes neuronales. Todo eso nos ayuda el álgebra lineal ya que cualquier cosa que se pueda medir y que cambie en el tiempo se puede encontrar una formula para que tenga sentido y podamos encontrar patrones en esos números con matrices y vectores.

Temas sugeridos: [[¿Qué es y cómo funciona el deep learning?]]

El álgebra lineal es fundamental para la inteligencia artificial (IA) por varias razones:

1. Representación y manipulación de datos: La IA trabaja con grandes conjuntos de datos y requiere de métodos eficientes para representar y manipular estos datos. El álgebra lineal proporciona herramientas para organizar y operar con conjuntos de datos en forma de matrices y vectores, lo que facilita el procesamiento de la información en algoritmos de IA.

2. Transformaciones lineales: Muchos algoritmos de IA se basan en el concepto de transformaciones lineales, que son aplicaciones lineales entre espacios vectoriales. Estas transformaciones se utilizan para realizar operaciones como la reducción de dimensiones, el análisis de componentes principales y la detección de patrones en los datos.

3. Aprendizaje automático y aprendizaje profundo: El álgebra lineal es fundamental en el campo del aprendizaje automático y el aprendizaje profundo. Algunas técnicas utilizadas en estos campos, como la regresión lineal, los modelos lineales generalizados y las redes neuronales, se basan en conceptos y operaciones del álgebra lineal. Los modelos de aprendizaje profundo, en particular, están compuestos por capas de neuronas artificiales interconectadas, y el cálculo matricial es esencial para el procesamiento de la información en estas redes.

4. Optimización y resolución de problemas: El álgebra lineal proporciona herramientas para resolver problemas de optimización, que son fundamentales en muchos algoritmos de IA. La optimización se utiliza para ajustar los parámetros de los modelos de IA y encontrar soluciones óptimas en problemas de clasificación, regresión, reconocimiento de patrones y otros.

5. Representación gráfica: El álgebra lineal también es importante para representar gráficamente datos y resultados en la IA. Mediante el uso de vectores y matrices, se pueden realizar operaciones como la rotación, la traslación y el escalado en espacios gráficos, lo que es relevante para aplicaciones de IA en visión por computadora, realidad virtual y generación de imágenes.

En resumen, el álgebra lineal proporciona las herramientas y los conceptos fundamentales para la representación, manipulación y análisis de datos en la IA, así como para la optimización de algoritmos y la resolución de problemas. Es un pilar fundamental para el desarrollo e implementación de técnicas y modelos de IA.

Representacion numerica para texto

El álgebra lineal es importante para la IA y el ML porque proporciona las herramientas matemáticas necesarias para representar y manipular datos, optimizar modelos, implementar redes neuronales y reducir la dimensionalidad de los datos.

“Existe un área de las matemáticas que se llama álgebra lineal. Que tiene que ver con el estudio de las operaciones que yo defino sobre objetos que son matrices y vectores. Es importante porque esa es la forma natural que yo puedo representar, matemáticamente, objetos sobre los cuales yo aplico algoritmos de aprendizaje”.-Profe Francisco Camacho

Realmente los quiz están perdiendo sentido, si un tiene 28 o 42 preguntas como los anteriores a esta clase respectivamente. Son demasiadas preguntas repetidas y en muchos casos un tanto incoherentes.

Gracias

• El álgebra lineal es la transformación de los objetos en números para hacerle tratamiento.
• Por ejemplo, una imagen se representa como una matriz de píxeles.

Este tipo de álgebra es un área fundamental dentro de las matemáticas, en especial en el campo de la geometría, pues permite definir objetos como líneas, planos o rotaciones. También es indispensable en el campo de la ingeniería, pues facilita el cálculo, modelación y computación de fenómenos naturales.

Muy interesante y necesario toda esta lógica matemática.

¿Podría decirse que sin Álgebra lineal No existiría el Machine Learning?

Sí, podría decirse que el álgebra lineal es fundamental en el desarrollo del machine learning, ya que muchas de las técnicas y algoritmos utilizados en este campo se basan en la manipulación de vectores, matrices y álgebra lineal en general. Las técnicas de aprendizaje automático se apoyan en la capacidad de las computadoras para realizar cálculos matriciales de manera eficiente para procesar grandes cantidades de datos y entrenar modelos. Además, la optimización de algoritmos de aprendizaje automático también se basa en la solución de problemas matriciales y de álgebra lineal. En resumen, el álgebra lineal es una herramienta fundamental en el desarrollo del machine learning.

Excelente interpretación

álgebra lineal es una rama de las matemáticas que se enfoca en el estudio de los sistemas de ecuaciones lineales y las transformaciones lineales.

El álgebra lineal es el fundamento de la representación discrecional de los objetos, siendo las base realizar análisis y generar los resultados deseados

la necesidad del arte de matemáticas y representar la naturaleza de los objetivos

que raro que no hablo de representar las letras en numeros con ASCII o utf 8 :S

que es asi como hace

Muy buena clase.

Siempre se ha sabido la importancia de las matemáticas en todo proceso que implique análisis de datos y relacionados. Soy consciente de su importancia y bueno, soy apasionado por este tema.

Representaciones númericas de objetos donde aplico cosas de IA xd

Excelente clase, un aporte cada uno debe de saber en que enfocarse por que no solo es algebra viene cálculo, teorías de conjuntos y otras areas

ñ