curso de Fundamentos de Álgebra Lineal para Machine Learning Este curso introduce, de forma práctica e intuitiva, los conceptos esenciales de álgebra lineal que impulsan los modelos modernos de Machine Learning. A través de ejemplos en Python (NumPy/Matplotlib), conectarás teoría con aplicaciones reales como regresión lineal, PCA, embeddings, SVD y sistemas de recomendación. Aprenderás a pensar en términos de shapes, vectores, matrices y transformaciones, a resolver sistemas Ax=b con soluciones estables (pseudo-inversa y regularización) y a descomponer matrices para reducir dimensionalidad, comprimir información y extraer direcciones principales.
Este curso es muy muy bueno, está muy bien planeado porque va al grano, hace referencias prácticas en el día a día del Data Science, explica las matemáticas que hay detrás, las limitaciones para las predicciones, y deja como apertura el curso de SVD y PCA.
material actualizado y ayuda a mejor comprensión de la matemática detrás del machine learning
Genial
Intenso
Excelente, gracias!
Curso complejo de álgebra lineal.
Se aprendió detalle a detalle como funcional el Algebra Lineal en el Machine Learning
Me gustó mucho el Curso de Álgebra Lineal para Machine Learning porque explica de forma clara y práctica los conceptos matemáticos clave para entender y aplicar modelos de IA.
Entendimiento fundamental de las bases, excelente explicación.
