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Curso de Álgebra Lineal Aplicada para Machine Learning

Curso de Álgebra Lineal Aplicada para Machine Learning

4.6
560 opiniones

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

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Sebastián Sosa

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Opiniones del curso

4.6 · 560 opiniones

Adrian Alberto Casas Lopezhttps://static.platzi.com/media/flags/MX.png

Adrian Alberto Casas Lopez

@acasaslopez·

Es mi primer curso con lenguaje python aplicando algebra lineal, es interesante las aplicaciones.

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.

Wilson Orlando Quesada Moncayohttps://static.platzi.com/media/flags/CO.png

Wilson Orlando Quesada Moncayo

@wilsonquesada·

Muy buena explicación usando jupyter notebook, hubiera preferido mas contenido en el curso.

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