Álgebra lineal detrás de Spotify y Netflix
Contenido del curso
Operaciones con Vectores y Matrices
Multiplicación de Matrices
Construcción de un Modelo de Regresión Lineal
Álgebra lineal detrás de Spotify y Netflix
Álgebra lineal detrás de Spotify y Netflix
Contenido del curso
Luz Amanda Quilindo Celis
Luis Alejandro Arellano Camacho
Daniel Erazo
Profesor
José Eder Guzmán Mendoza
Moto Julian
Eliana liseth Quiñones
Luis Angel Castillo Vega
Carolina Bernal
Alejandro José Hugo Escalante Santos
Nery Alberto Cano Ortigoza
Walter Alexander Cortez Blanco
Daniel Erazo
Profesor
Vladimir Castillo
Gabriel Obregón
Sebastian Salcedo Alba
Jorge Enrique Santander Fernandez
Super , este nuevo set cursos estan muy practicos y con muchos ejemplos. Me gustaria que platzi tuviera la opcion de doblar el audio de los curso a ingles.
Acabo de terminar el curso Fundamentos de Algebra Lineal, ahora me meteré a este para darle continuidad a esta sorprendente mundo de la Data Science!!
A seguir aprendiendo! 💪🏼
Las plataformas como Netflix y Spotify utilizan principios de álgebra lineal para generar recomendaciones personalizadas. Mediante vectores y matrices, los sistemas de inteligencia artificial representan información sobre usuarios, películas o canciones dentro de espacios matemáticos de alta dimensión. Al comparar la similitud entre vectores, los algoritmos identifican contenidos parecidos a los que una persona ya disfruta, lo que permite sugerir nuevas opciones con alta probabilidad de interés.
Además, la multiplicación de matrices es la base del funcionamiento de las redes neuronales en deep learning, ya que permite transformar grandes conjuntos de datos y extraer patrones útiles para tareas como clasificación, traducción o recomendación. En la práctica, estas ideas pueden aplicarse para construir modelos con herramientas como NumPy, por ejemplo, para predecir precios de viviendas mediante operaciones matriciales y técnicas como la pseudo-inversa, que permite obtener soluciones incluso cuando una matriz no puede invertirse.
me gusta que platzi apueste por cursos que complementen materias básicas me gustaría que ampliará estás ramas con más cursos
ohhhh vamos adarle
Vamos a los fundamentos!!
Muy interesante
Interesante tema.
parece ciencia ficción llegar a este nivel de conocimiento 🤯
Se puede expresar este interesante curso de la siguiente forma:
Curso = Algebra lineal + Algebra Vectorial para Machine Learning
¿ Es correcta esta afirmación?
Es una gran forma de expresarlo, otra sería:
curso = Álgebra Lineal + Machine Learning
Interesante
🧮 Álgebra lineal: el lenguaje detrás de la IA
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🎯 IDEA CENTRAL
🎬🎧 Las recomendaciones de Netflix y Spotify no son magia.
Funcionan gracias al álgebra lineal.
📐 Con vectores y matrices, las máquinas pueden:
➤ Representar información
➤ Comparar similitudes
➤ Tomar decisiones
🤖 Estos mismos bloques matemáticos se usan en:
• Sistemas de recomendación
• Deep learning
• Modelos modernos de IA
🧠 Con NumPy, aprenderás a construir estos sistemas paso a paso.
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🧠 EL LENGUAJE DE LA IA: LOS VECTORES
➤ ¿Qué es un vector?
➡️ Un vector representa un concepto y tiene:
• 📍 Dirección
• 📏 Magnitud
Ejemplos de conceptos representados como vectores:
• 👩 madre
• 👨 padre
• 👶 hijo
• 🎵 canciones
• 🙂 rostros
• 📝 palabras
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📐 SIMILITUD ENTRE VECTORES
🔎 La relación entre conceptos se mide con geometría:
✔️ Vectores cercanos → conceptos similares
❌ Vectores lejanos → conceptos no relacionados
La similitud se interpreta mediante:
• 📏 Distancia
• 🧭 Dirección
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🔍 EJEMPLOS CLAVE
🎧 Una canción recomendada tiene un vector parecido al de una canción que te gusta.
🌍 Un traductor entiende analogías como:
“hombre es a mujer como rey es a reina”.
👁️ El reconocimiento facial y los modelos de lenguaje trabajan en espacios de alta dimensión (muchísimas variables).
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⚙️ MATRICES Y DEEP LEARNING
➤ ¿Por qué son tan importantes?
🔢 La multiplicación de matrices permite:
• Procesar muchos datos a la vez
• Transformar conjuntos completos de información
🚀 Es el motor matemático de cada capa de una red neuronal.
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🧩 ¿QUÉ HACE CADA CAPA?
➡️ Aplica una transformación lineal
➡️ Reubica vectores en el espacio
➡️ Resalta patrones útiles
🎯 Las tareas pueden ser:
• Clasificar
• Traducir
• Recomendar contenido
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✅ IDEAS CLAVE SOBRE MATRICES
✔️ Procesan miles de ejemplos simultáneamente
✔️ Cada capa combina operaciones lineales
✔️ Generan vectores cada vez más informativos
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🛠️ ¿QUÉ CONSTRUIRÁS CON NUMPY?
🧱 Construirás un modelo completo desde cero, usando solo álgebra lineal.
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🚀 LO QUE APRENDERÁS A HACER
🧮 Construir un modelo paso a paso
🏠 Predecir precios de viviendas con matrices
⚠️ Detectar cuándo una matriz no se puede invertir
🔁 Aplicar la pseudo-inversa para obtener soluciones estables
TOP
He finalizado el curso de álgebra lineal fundamentos y aplicaciones, y bueno ahora quiero profundizar con la práctica con código, se ve muy interesante, espero aprender aún más!