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Curso de Álgebra Lineal para Machine Learning

Curso de Álgebra Lineal para Machine Learning

Nivel Intermedio
16 clases
3 horas de contenido
8 horas de práctica

Domina el álgebra lineal aplicada a la IA. Aprende a manipular tensores, vectores y matrices con NumPy y Python. Calcula el producto punto para medir similitud, resuelve sistemas de ecuaciones y aplica la pseudoinversa en modelos de regresión lineal. Utiliza Google Colab para graficar con Matplotlib, analiza la norma L1/L2 y evita errores de multicolinealidad en tus entrenamientos

Profes del curso

Conoce quién enseña el curso

Daniel Erazo

Daniel Erazo

AI Software Engineer | Content Creator

AI Software Engineer | Content Creator

Opiniones del curso

4.8 · 48 opiniones

Daniel Sanchezhttps://static.platzi.com/media/flags/CO.png

Daniel Sanchez

@danesc401·

Vi Algebra Lineal en mi carrera y nunca pude contextualizar o ver porque era tan necesario hacer los procesos o para que servian, en este caso confirme que tan relevante es tener en mente estos conceptos y contextualice bastante informacion asi como tuve buenos ejemplos practicos

Johan Camargohttps://static.platzi.com/media/flags/CO.png

Johan Camargo

@johan.camargo·

Entendimiento fundamental de las bases, excelente explicación.

Pedro Jiménez Garcíahttps://static.platzi.com/media/flags/CR.png

Pedro Jiménez García

@pejimenezg·

Curso complejo de álgebra lineal.

Dayro Jiménez Guerrahttps://static.platzi.com/media/flags/CO.png

Dayro Jiménez Guerra

@dayrojim·

Se aprendió detalle a detalle como funcional el Algebra Lineal en el Machine Learning

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