Daniel Rodriguez
@pipidepulus712·
Good
Nivel Avanzado
12 clases
3 horas de contenido
8 horas de práctica
Este curso profundiza en las técnicas avanzadas de descomposición matricial que sustentan los algoritmos más poderosos de Machine Learning. A través de implementaciones desde cero en Python (NumPy/Matplotlib) y proyectos aplicados, dominarás el eigen-análisis y la Descomposición en Valores Singulares (SVD) para resolver problemas reales de reducción de dimensionalidad, compresión de imágenes y extracción de patrones ocultos en datos complejos. Aprenderás a visualizar transformaciones lineales como deformaciones del espacio, a interpretar la matriz de covarianza como una transformación geométrica, y a construir PCA paso a paso para combatir la maldición de la dimensionalidad. Implementarás proyectos completos como Eigenfaces para reconstrucción facial y compresión de imágenes con SVD, desarrollando la intuición matemática necesaria para entender cómo "piensan" las redes neuronales y optimizar modelos de ML en producción.
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.
Johan Camargo
@johan.camargo·Excelente explicación
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.
