Nivel Intermedio
19 clases
2 horas de contenido
6 horas de práctica
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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Profes del curso
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Opiniones del curso
4.6 · 530 opiniones
Bernardo Javier Miranda Tarelo
@javiercyber21·
Este curso me hizo ver conceptos de el algebra lineal que nunca vi en la universidad. Excelente profesor.
Ramsés Alejandro Camas Nájera
@RamsesCamas·
Un curso excelente para conocer a mayor profundidad como se aplica la álgebra lineal en el Machine Learning.
Juan David Angarita Pinzón
@juandavidangaritapinzon·
Excelente curso! Super recomendado!
Thomas Gonzalez Rodrigues
@thomasquamtum·
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
@ian-vaz·
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
@ddasilvajarque·
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
@claudioab·
Un gran curso con un gran profesor. Muy bien explicado los conceptos previos al Machine Learning.
David Ricardo Ortigoza Micolta
@DROM·
el profesor explica con ejemplos muy claros, es necesario estar pendiente de cada mencion que hace
Andres Alonso Mendez Rosales
@andresaamr·
Buen curso para entender la aplicación de algebra a ML. ddddddddddddddddddddddddddddddddddddddddddddddddd
Juan Camilo Villamizar Aristizábal
@Jvillamizar9710·
Excelente curso y excelente profesor.
Julián Antonio Mendoza Zuluaga
@mend2atipob·
Excelente curso.
Alexander villalobos
@alexvillalobos·
El contenido y explicación!-----------------------------------------------
Edgar A. Gonzalez Ambriz
@EdgarGA·
Muy buen curso, el profesor muy paciente para explicar todo a detalle
Roberto Sobrado Taymani
@roberto.sobrado.taymani·
Las excelentes explicaciones del profesor.
Juan Pablo Betancur Rengifo
@pablo1326699·
Buen profesor
@Manuel_Herrera·
¡Muy buen curso!
RENÉ CARDOSO
@rcardosob·
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
@mgonzalez204·
Excelente curso, saludos
Jorge Miguel Diaz
@migueldi·
Excelente curso, el profesor explica de forma increible 😎!
Federico Arias
@f_ariassuarez·
Me encanto el curso! Directo!
Sebastian López
@sebastian_lopez·
Buen curso y profesor, ama lo que explica, aunque falta un poco de mas ejemplos usados en el día a día, con mas ejemplos mas facil quedaria la información
Alexandro Mayoral Terán
@bluepill5·
Un curso interesante con conceptos claves de álgebra lineal que se usan en Machine Learning, recomendando!!!
ANDRES EDUARDO MEDINA FERNANDEZ
@aemedina·
excelente
Darrien Sequera
@darriensz·
Excelente curso. Muy bueno el profesor explicando. Quizás le hace falta más ejemplos reales de modelos de ML.
Christopher Vilches
@chrisvilches·
Bonito
Eduardo Enriquez
@edu.e.mendoza·
El contenido de el curso muy bueno y los ejemplos perfectos.
Luis Rayas
@luisrayas2000·
Gran curso para reforzar los conocimientos en álgebra lineal, además de que te da una idea de como funcionan algunos procesos computacionales
Jesus Calderon
@j.calderon·
muy buen curso, interesante el contenido, muy buen facilitador
JHON FREDDY TAVERA BLANDON
@jhonfypy·
Hay que practicar mucho para poder pasarlo, excelente que ponga buen tiempo en estos exámenes que son algo complejos
Jovanny Delgado
@jovannydelgado·
Lo mejor fue conocer como transforma una matriz a un vector, y como se pueden usar las matrices para tratar imágenes
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