Maria Linares
@gabylinares123·
Muy buen curso.
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.
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 Villalobos
@Antofalinux·Ufff, me costo, poder entender bien los conceptos a pesar que el profesor es super claro.
Luis Lopera
@lopera47·El mejor profesor hasta ahora.
Alfonso Andres Zapata Guzman
@AAZG·Este curso me hizo enamorarme del algebra, actualmente estoy viendo las clases del MIT sobre algebra lineal que estan en youtube. No se salten este curso, que permite ver parte de la caja negra que hay detras del machine learning.
Eduardo Reyes
@retrox·La información es buena, el profesor tiene conocimientos pero no lo recomiendo por la forma tan lineal(y aburrida) que tiene el profesor de hablar, aunque si no tienes problemas con que un profesor hable tan linealmente si que te puede servir mucho, pongo 5 estrellas porque platzi censura calficaciones menores.
Sergio Alonso Romero Romero
@sergioromero1·muy buen curso, el profesor explica claro, ayuda a afianzar las bases de AL
Jeison Gerardo Rodriguez
@jeison-rodriguez·Gran curso y gran instructor!!
Angel Rodriguez
@angel-rodriguez276·Excelente curso que le enseña lo mas practico del algebra lineal, pero que por si solo no es suficiente para comprender la inmensidad de este tema. Es un tema complejo, y mas si nunca has tenido acercamiento por lo que recomiendo obtener informacion adicional de la web
