Nivel Avanzado
12 clases
3 horas de contenido
8 horas de práctica
Domina técnicas avanzadas de descomposición matricial para IA. Implementa PCA y SVD desde cero con Python y NumPy. Aprende a combatir la maldición de la dimensionalidad, interpreta la matriz de covarianza y optimiza modelos de Machine Learning. Aplica la ecuación característica con NumPy, estudia eigenvectores y descubre por qué SVD es clave en redes neuronales.
Eigen-Análisis
Reducción de Dimensionalidad con PCA
Descomposición en Valores Singulares (SVD)
Profes del curso
Conoce quién enseña el curso
Daniel Erazo
AI Software Engineer | Content Creator
AI Software Engineer | Content Creator
Opiniones del curso
4.7 · 15 opiniones
Bryan Castano
@Beaunix·
Grandiosos Curso LinAlg Adv, el profesor @Daniel Explica bien, el contenido fue bueno, me ugsto pla palciacion de SVD a imagnes con eigenfaces, Ahora entiendo PCA desde las bases perpendiculares de matrices eigen() hasta uss aplciacioens reales. gran cursos de matematicas para ML.
Johan Camargo
@johan.camargo·
Excelente explicación
Dersarrollo OSLP
@fernando.stumpo·
Pienso aplicar todo lo que aprendi pronto
Emilio José Chaparro Barrera
@emiliochaparro·
Se aplica muy bien los conceptos aprendidos sobre AL en casos reales.
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