
Comprende y aplica álgebra lineal a Machine Learning. Descubre autovalores, autovectores, y descomposición de matrices con SVD y PCA. Optimiza tus modelos reduciendo dimensiones y mejorando eficiencia computacional.
Clases del curso
Aplicaciones de SVD a una imagen
Aplicando Álgebra Lineal: Análisis de Componentes Principales (PCA)
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4.6 · 533 opiniones


Bernardo Javier Miranda Tarelo
Este curso me hizo ver conceptos de el algebra lineal que nunca vi en la universidad. Excelente profesor.


Ramsés Alejandro Camas Nájera
Un curso excelente para conocer a mayor profundidad como se aplica la álgebra lineal en el Machine Learning.

Juan David Angarita Pinzón
Excelente curso! Super recomendado!


Thomas Gonzalez Rodrigues
te explica de forma simple y con ejemplos como funciona algoritmos y procesos en el data science, además de mostrar una aplicación

Sebastian Vazquez Andrade
Buen curso , pero no se siento que falto explicar con mas claridad cada linea de codigo que se escribia, me perdia de repente


Daniel da Silva Jarque
Gracias al profesor, por el curso y a los compañeros, por sus aportaciones. Dedico este diploma a la memoria de mi madre, muerta a causa del virus COVID-19, el 19 de enero de 2021, a los 79 años de edad.


Claudio Fernando Abarca Barrera
Un gran curso con un gran profesor. Muy bien explicado los conceptos previos al Machine Learning.


David Ricardo Ortigoza Micolta
el profesor explica con ejemplos muy claros, es necesario estar pendiente de cada mencion que hace


Andres Alonso Mendez Rosales
Buen curso para entender la aplicación de algebra a ML. ddddddddddddddddddddddddddddddddddddddddddddddddd


Juan Camilo Villamizar Aristizábal
Excelente curso y excelente profesor.


Julián Antonio Mendoza Zuluaga
Excelente curso.


Alexander villalobos
El contenido y explicación!-----------------------------------------------

José Alberto Martínez Mendoza
el curso queda corto como primer curso de algebra es importante tener bases más solidas y tomar antes el curso de algebra lineal para python


Edgar A. Gonzalez Ambriz
Muy buen curso, el profesor muy paciente para explicar todo a detalle

Mateo Chaves Vanegas
Un curso impresionante, cuando vi algebra lineal en le Universidad no entendia para que podia servir o como se aplicaba, este curso me ayudo a ver esas aplicaciones de una forma increible, exelente curso.


¡Muy buen curso!


Richard Jardine
Excelente el estilo didáctico del profesor. Buen aprendizaje


RENÉ CARDOSO
El examen final es el más difícil que he sentido en Platzi. El curso vale mucho la pena. Seguramente regresaré a él como consulta o repaso. Gracias!


Mariano Gonzalez
Excelente curso, saludos


David Salazar Saldarriaga
Excelente

Irving Hernández
De los mejores cursos en Platzi. Ojalá hubieran proyectos con mayor aplicación


Jorge Miguel Diaz
Excelente curso, el profesor explica de forma increible 😎!


Bryan Castano
I really enjoyed taking along this course. I t is highly recommended to get into ML, I really like the way the Proff teaches his lessons, He IS very friendly and full of Math Knowledge , I understand the critical roll fo Lineal Algebra For Data Science and I like it.


Alexandro Mayoral Terán
Un curso interesante con conceptos claves de álgebra lineal que se usan en Machine Learning, recomendando!!!

Daniel Felipe Elorza Velasquez
Excelente curso

Darrien Sequera
Excelente curso. Muy bueno el profesor explicando. Quizás le hace falta más ejemplos reales de modelos de ML.


Christopher Vilches
Bonito

Luis Rayas
Gran curso para reforzar los conocimientos en álgebra lineal, además de que te da una idea de como funcionan algunos procesos computacionales


Jesus Calderon
muy buen curso, interesante el contenido, muy buen facilitador

JHON FREDDY TAVERA BLANDON
Hay que practicar mucho para poder pasarlo, excelente que ponga buen tiempo en estos exámenes que son algo complejos
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