Opiniones del Curso de Álgebra Lineal Aplicada para Machine Learning

Me encanta la manera de explicar del profesor, logra llevarte de la mano a través de cada concepto, pero aun así el final del PCA se sintió apresurado y un poco desconcordante con lo que se vio en otros cursos anterores

Excelente contenido del curso y me tope con mucha gente interesante en los comentarios.

Algunos temas si seria bueno profundizarlos más y tocar conceptos previos para entenderlos.

Un buen curso para entender como el algebra lineal va estrechamente realcionada al desarrollo de machine learning

Le doy 4 estrellas al contenido ya que creo que el curso en general (tanto este como el primero de álgebra lineal), pudieron haber sido más cortos ya que la información es un tanto redundante y el curso en general fue avanzando muy lento. Pero en general todo muy bien. El profesor fue muy claro al explicar y aprendí bastante.

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si se muestran las definiciones matemáticas formales, se entenderá mejor el código.

Gran curso! Por momentos se pone un poco pesado el contenido pero excelente curso!

Me parece que el profesor podría explicar con mayor detalle algunas líneas que escribe en código, de resto muy organizado y de calidad.

Me gustó bastante el curso y me ayudó a repasar y recordar conceptos y aprender otros como la pseudo inversa. Animo a todos!

conocer como descomponer una imagen en pixeles. Tambien conocer los autovalores y autovectores, pseudoinversa de moore penrose

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Deberian de dejar mas ejercicios Todo bien el instructor es claro y preciso

genial, solo que deberían colocar ejemplos mas fáciles en la vida real, para que los temas queden totalmente claros

fue importante saber nuevos conseptos y como aplicarlos para poder resolver problemas tipicos dentro del machine learning

el profesor esta bien, los contenidos apestan y la metodología áun más.

Es un curso muy interesante, lo recomiendo. Su objetivo es mostrar como se usa el algebra lineal en el machine learning y lo logra, sin embargo, seria interesante que se explicará en alguna secciones con un poco mas de detalle el machine learning

La primera parte del curso es buena; sin embargo, el contenido es muy pobre respecto a PCA, SVD, sugiero que este curso debe ser actualizado para entenderlo en su totalidad.

El profe explica bien. Tal vez el curso pudo profundizar un poco más.

Muy buen curso. El profesor trata de explicarlo de la mejor manera dado que son cursos que necesitan base matemática, necesario revisar el curso anterior si desean entender mejor este curso.

Aceptable...................................................................................................................................

Considero que el contenido es muy bueno pero en ocasiones se vuelve poco dinámico por la voz del profesor

Algunas aplicaciones del álgebra al analisis de datos.

Buen curso, me agradó el aspecto práctico ya que permite tener una nueva perspectiva de la temática.

Un curso muy completo donde se fortalecen conceptos, para poder seguir con las distintas rutas que ofrece Platzi.

Empezo bien, pero luego se nota que lo unico que hicieron fue agarrar posts de otras personas y explicarlos, la gracia de Platzi es aprender

Es bastante interesante el contenido, sin embargo siento que falta la lógica que se genera cuando se aprende Álgebra Lineal.

El curso en si esta bien pero tiene algunos momentos en los que no se entiende, por ejemplo, de donde se sacan algunas formulas.

Podemos afianzar mas nuestros conocimientos en programación con las librerías vistas y con los ejercicios resueltos

Aprendí a usar las funciones Singular Value Decomposition, Principal component Analysis para descomponer y reducir dimensiones con la finalidad de procesar la información