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)
Profes del curso
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Opiniones del curso
4.6 · 543 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!-----------------------------------------------
Luis Albeiro Acevedo M.
@laacevedo1577·
Excelente profesor
Javier Emanuel González Andrade
@JavisEGA·
Es ideal para conocer lo que hay detrás de algunos algoritmos de ML
Marco Inuca
@marcoinuca·
excelente
Oscar Alfonzo Medrano Yilalys
@oscaralfonzomedranoyilalys·
Mira, este curso es genial porque no es la típica clase teórica de álgebra lineal. Va directo al grano con la parte práctica, usando Python para que veas por ti mismo cómo funcionan las cosas. Aprendes a jugar con las transformaciones lineales y a ver cómo una matriz de 2x2 puede rotar o estirar algo tan simple como un círculo. Luego, la cosa se pone más interesante: usas la descomposición SVD para comprimir imágenes, lo que te enseña de dónde sale esa magia de "guardar como JPEG". Además, el curso te mete de lleno en el mundo del PCA (Análisis de Componentes Principales) para que sepas cómo reducir la dimensionalidad en imágenes, algo súper útil en ciencia de datos. En resumen, dejas de ver el álgebra lineal como algo abstracto y empiezas a usarlo para resolver problemas reales.
Rodrigo Sanchez
@rodrigo-franco-sanchez·
Muy buen curso, para entender esta complicada materia muy necesaria
Edgar A. Gonzalez Ambriz
@EdgarGA·
Muy buen curso, el profesor muy paciente para explicar todo a detalle
Marcelo Bengolea
@mfbengolea·
La teoría que se necesita para comprender lo que se esconde detrás de la magia del machine learning. El profesor explica muy bien y se nota que sabe mucho de lo que enseña. La estructura del curso con buenos recursos y resúmenes resulta muy útil, debería hacerse extensivo a todos los cursos.
Gustavo Pastor de la Cruz
@gustavopastordelacruz·
Excelente curso
Mateo Chaves Vanegas
@mchavezv·
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.
Roberto Sobrado Taymani
@roberto.sobrado.taymani·
Las excelentes explicaciones del profesor.
Juan Pablo Betancur Rengifo
@pablo1326699·
Buen profesor
Richard Jardine
@richardjardine·
Excelente el estilo didáctico del profesor. Buen aprendizaje
Mariano Gonzalez
@mgonzalez204·
Excelente curso, saludos
David Salazar Saldarriaga
@dsalazarsa·
Excelente
Irving Hernández
@irving.hernandez.ag·
De los mejores cursos en Platzi. Ojalá hubieran proyectos con mayor aplicación
Jorge Miguel Diaz
@migueldi·
Excelente curso, el profesor explica de forma increible 😎!
Federico Arias
@f_ariassuarez·
Me encanto el curso! Directo!
Bryan Castano
@Beaunix·
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.
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