Erick Alejandro Zelaya Zavala
@erickzelayazavala·
Si
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
Cristian Mauricio Rojas Olivares
@Kryss95·Es un tremendo profesor enseña conceptos super abstractos de manera que son fácilmente visualizables. lo que si hay partes donde se confunde entre dirección y sentido eso debería haberlo grabado denuevo . pero todo lo demás es excelente
Ángel Samuel Suesca Ríos
@samuelsuescarios442·El profesor es lo maximo, explica muy bien y el curso es muy interesante
Enrique Jiménez Téllez
@enriquejimneztllez·Un curso muy bueno, con gran contenido para introducirte al machine learning
Julian Crispin
@PeluElGrande·Falto mas explicación a la parte de PCA, de resto aprendí mucho y me siento muy satisfecho
