
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)
Conoce quién enseña el curso

4.6 · 531 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!-----------------------------------------------


Gustavo Pastor de la Cruz
Excelente curso


¡Muy buen curso!


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


Isaac Bryan Ascanoa Roncall
Este curso me ayudo a entender la funcionalidad y la aplicacion a scikit learn. Es algo que necesitaba para mejorar mis habilidades como programador. Cada vez estoy cerca.


Sebastian López
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


Javier Camilo Díaz Salinas
Excelente el curso. El docente explico los temas perfecto.


José Pablo Cabrera Romo
¡Excelente curso!

DANIEL ENRIQUE OVALLE CERQUERA
Que excelente curso. El es complemento del anterior sobe Álgebra Lineal. Muy buen docente

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

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


Emel GM
buen contenido, pero hizo falta contenido que no concuerda con el título del curso, de lo contrario sería modificarlo.


Giocrisrai Godoy Bonillo
Excelente contenido muy buen profesor de los mejores


Ruben Dario Troche Piñanez
Excelente el curso y realmente muy últil e interesante. Gracias Totales Profesor y Platzi por agregarme valor.


Oliver Mathias Troche Santa cruz
Muy bueno y muy interesante el curso.


Cristian Ruz Sanchez
Aprenderas a usar numpy de una manera magistral


Eduardo Ramón Rojas Gamarra
De los mejores profesores de esta ruta 👌

Sebastian Matiz Barrera
Gran profe :)
Complementa este curso con nuestras rutas de aprendizaje

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