Nivel Intermedio
16 clases
3 horas de contenido
8 horas de práctica
curso de Fundamentos de Álgebra Lineal para Machine Learning Este curso introduce, de forma práctica e intuitiva, los conceptos esenciales de álgebra lineal que impulsan los modelos modernos de Machine Learning. A través de ejemplos en Python (NumPy/Matplotlib), conectarás teoría con aplicaciones reales como regresión lineal, PCA, embeddings, SVD y sistemas de recomendación. Aprenderás a pensar en términos de shapes, vectores, matrices y transformaciones, a resolver sistemas Ax=b con soluciones estables (pseudo-inversa y regularización) y a descomponer matrices para reducir dimensionalidad, comprimir información y extraer direcciones principales.
Operaciones con Vectores y Matrices
Multiplicación de Matrices
Construcción de un Modelo de Regresión Lineal
Profes del curso
Conoce quién enseña el curso
Daniel Erazo
AI Software Engineer | Content Creator
AI Software Engineer | Content Creator
Opiniones del curso
4.7 · 23 opiniones
Marlon Fernando
@fenilenvinileno97·
Este curso es muy muy bueno, está muy bien planeado porque va al grano, hace referencias prácticas en el día a día del Data Science, explica las matemáticas que hay detrás, las limitaciones para las predicciones, y deja como apertura el curso de SVD y PCA.
Luis Yaotzin Ramírez Rivera
@yaotzinluis·
material actualizado y ayuda a mejor comprensión de la matemática detrás del machine learning
Carlos Eduardo Cifuentes Sanabria
@carloscifuentes1560·
Genial
Pablo Hurtado
@phurtado·
Intenso
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