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Curso Avanzado de Álgebra Lineal y Machine Learning: PCA y SVD

Curso Avanzado de Álgebra Lineal y Machine Learning: PCA y SVD

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.

Profes del curso

Conoce quién enseña el curso

Daniel Erazo

Daniel Erazo

AI Software Engineer | Content Creator

AI Software Engineer | Content Creator

Opiniones del curso

4.6 · 11 opiniones

Daniel Rodriguezhttps://static.platzi.com/media/flags/CO.png

Daniel Rodriguez

@pipidepulus712·

Good

Dersarrollo OSLPhttps://static.platzi.com/media/flags/AR.png

Dersarrollo OSLP

@fernando.stumpo·

Pienso aplicar todo lo que aprendi pronto

Emilio José Chaparro Barrerahttps://static.platzi.com/media/flags/CO.png

Emilio José Chaparro Barrera

@emiliochaparro·

Se aplica muy bien los conceptos aprendidos sobre AL en casos reales.

Johan Camargohttps://static.platzi.com/media/flags/CO.png

Johan Camargo

@johan.camargo·

Excelente explicación

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