Introducción al curso
Curso de Álgebra Lineal Aplicada para Machine Learning
Todos los modelos de Machine Learning son representados en vectores y matrices. Aplica el Álgebra Lineal con Python al procesamiento de imágenes e inicia tu carrera como Data Scientist.
Con este curso podrás:
Aplicar Principal Component Analysis a un conjunto de imágenes
Graficar diversos sistemas con la matriz pseudo inversa como solución
Calcular Autovectores y Autovalores con Python
Experimentar con los efectos de las transformaciones lineales sobre las imágenes
Temario del curso
Transformaciones lineales y descomposición de matrices
Podemos y debemos pensar a las matrices como transformaciones lineales
Autovalores y Autovectores
Cómo calcular los autovalores y autovectores
Descomposición de matrices
¿Cómo descompongo una matriz no cuadrada (SVD)?
Las tres transformaciones
Aplicación de las matrices D y V y U y su efecto en la transformación
¿Cómo interpretar los valores singulares?
Aplicaciones de SVD a una imagen
Aplicando Álgebra Lineal: Análisis de Componentes Principales (PCA)
¡Obtén reconocimiento por tu trabajo!
Comparte tus logros con tu familia, amigos, empleadores y la comunidad.
Apenas termines el curso tendrás acceso al diploma digital y cuando finalices la carrera te enviaremos el diploma en papel a tu casa.
Los Profesores
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Al finalizar las clases publicamos un examen de certificación. Los alumnos aprueban con 90% de calificación o más. El certificado demuestra que has aprendido y comprendido exitosamente los temas vistos. Si pierdes el examen puedes reintentarlo cada 6 horas
Los cursos son online y todo está disponible 24/7 en la plataforma, además tenemos una aplicación móvil donde puedes descargar los contenidos para verlos offline. Más que materiales para descargar, la experiencia Platzi está construida para que la disfrutes al iniciar tu sesión. Te esperamos.
