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Curso de Álgebra Lineal Aplicada para Machine Learning

Curso de Álgebra Lineal Aplicada para Machine Learning

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.

Transformaciones lineales y descomposición de matrices

Profes del curso

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Sebastián Sosa

Sebastián Sosa

Sebastián Sosa

Sebastián Sosa

Opiniones del curso

4.6 · 550 opiniones

Roberto Sileshttps://static.platzi.com/media/flags/MX.png

Roberto Siles

@88rsm88·

Es un curso corto pero con mucha información, conceptos y ejercicios de sobra para entender los procesos con matices y vectores.

Rodrigo Josue Goitia Quirogahttps://static.platzi.com/media/flags/BO.png

Rodrigo Josue Goitia Quiroga

@rodrux·

La descomposición SDV y las aplicaciones que tiene en PCA son muy útiles para procesar imágenes y aprendes el uso de imágenes con matrices.

Carlos Andres Villaloboshttps://static.platzi.com/media/flags/CL.png

Carlos Andres Villalobos

@Antofalinux·

Ufff, me costo, poder entender bien los conceptos a pesar que el profesor es super claro.

Jorge Larahttps://static.platzi.com/media/flags/AR.png

Jorge Lara

@jalara6·

Excelente contenido y explicación.

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