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)
Conoce quién enseña el curso

Daniel Erazo
AI Software Engineer | Content Creator
AI Software Engineer | Content Creator
4.9 · 46 opiniones


Daniel Rodriguez
Good


Dersarrollo OSLP
Pienso aplicar todo lo que aprendi pronto


Emilio José Chaparro Barrera
Se aplica muy bien los conceptos aprendidos sobre AL en casos reales.

Johan Camargo
Excelente explicación
La comunidad es nuestro super poder
Contenido adicional creado por la comunidad que nunca para de aprender