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 · 540 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!-----------------------------------------------
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.
Ronald Andrey Beltran Parada
@andrey.beltran28·
Excelente curso
Gilberto Gutiérrez Gordillo
@gilgutgo·
Muy bien explicados los temas
José Alberto Martínez Mendoza
@jammutng·
el curso queda corto como primer curso de algebra es importante tener bases más solidas y tomar antes el curso de algebra lineal para python
Edgar A. Gonzalez Ambriz
@EdgarGA·
Muy buen curso, el profesor muy paciente para explicar todo a detalle
Nadya Van Strahlen Martínez
@nadyavan·
La forma de explicar del profesor, hizo que el curso fuera interesante, entretenido y educativo. Muchas gracias.
Gustavo Pastor de la Cruz
@gustavopastordelacruz·
Excelente curso
Roberto Sobrado Taymani
@roberto.sobrado.taymani·
Las excelentes explicaciones del profesor.
Juan Pablo Betancur Rengifo
@pablo1326699·
Buen profesor
@Karla_Alvarez·
¡Muy buen curso!
Richard Jardine
@richardjardine·
Excelente el estilo didáctico del profesor. Buen aprendizaje
Carlos Enrique Rodríguez Bernal
@cenrique91·
Excelente!
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!
Irving Hernández
@irving.hernandez.ag·
De los mejores cursos en Platzi. Ojalá hubieran proyectos con mayor aplicación
Alexandro Mayoral Terán
@bluepill5·
Un curso interesante con conceptos claves de álgebra lineal que se usan en Machine Learning, recomendando!!!
Daniel Felipe Elorza Velasquez
@dfelorza·
Excelente curso
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