Oscar Alejandro Hernandez Vazquez
@OscarHdezV07·
Me ayudo a conocer nuevos conceptos de algebra lineal que yo no conocia y aparte me ayudo a saber más conceptos con numpy y saber nuevas librerias para python
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.
Juan Jose Acevedo Serna
@juanjoseacevedo·Ver el álgebra lineal aplicada en ejercicios de machine learning mejora la comprensión de los conceptos.
Gabriel Escribá
@gaescriba·Buen curso, simple y conciso, cada vez aprendo más
Solimo Martin Leandro
@Msolimo·Excelente contenido y explicacion por parte del profesor a cargo de el curso.
Lucas Frigola
@lucasfrigola·Profesor paciente
Oscar Andres Rodriguez Bazañez
@OscarABazanez·A principio puede ser muy aburrido ya que es pura teoría, pero cuando el profesor aplica la teoría se vuelve muy interesante. El profesor es muy bueno.
Faustino Correa Muñoz
@faustinoandres·Excelente profesor, y el curso sumamente interesante, lo recomiendo, espero más cursos de este estilo
Olger Quispe Cruz
@iTMCode·siempre creí que las imágenes estaban hechas de cosas mágicas o algo por el estilo, pero oh sorpresa... matrices. jaja todo se pone mas interesante! <3
Israel Guevara
@israelguevara·Me encanto el curso. Desde que empece a estudiar machine learning por mi cuenta, no comprendía los conceptos de SVD y PCA. Ahora me quedaron muy claros.
