Opiniones del Curso de Álgebra Lineal Aplicada para Machine Learning

Aprender a ver y relacionar, imágenes como matrices, y sus aplicaciones es Genial!!!

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

Un curso bueno para introducir a PCA, tal vez un poco confuso el código que se presenta pero en general está bien.

Excelente profesor, explica preciso el contenido y los muestra de forma interesante, falto mejor exposición del contenido con texto o diapos

la pregunta hacerca de porque es importante estandarizar los datos creo que no tiene obcion correcta. es decir tiene la opcion ninguna de las anteriores pero igual sale como erronea

La primera parte de algebra lineal estaba bien.En este esperaba ver un poco mas de por que se vinculan esos aspectos de algebra linealcon ML

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.

Este curso ha sido un poco dificil de entender, creo que necesito repasar mas. Estoy siguiendo la ruta de data science.

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

El contenido ahora fue algo complejo, en realidad no encontre mucho donde aplicarlo, pero espero pronto tener la oportunidad y aprovechar este conocimiento

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

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

Aplicar metodos mas avanzados de matrices con python de algebra lineal y algunos que no todos recordamos.

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

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

Entretenido el curso. No me gustó la parte de PCA. Muchas cosas por explicar quedaron ahí.

muy buen curso y buenos temas a tratar todo estaba bien

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

Algo aburrido pero bueno practico si tienes pocas bases de algebra ayuda

Son cursos algo densos de entender, sin embargo no cabe duda que el profesor es muy bueno en su conocimiento, por lo demas todo bien.

Tengo una opinión parecida al curso de fundamentos de algebra lineal donde estoy satisfecho sobre todo de la teoría del PCA que antes no lo entendía, agradezco que me solucionaran esa duda.

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

Se manejaron buenos conceptos , pero creo que es importante que para estas clase se haga un miniproyecto para aterrizar todos estos conocimientos

Reaprendí los principios para las transformaciones lineales y la reduccion de dimensionalidad. Siento no basta con solo el código sino que se necesita más formalidad matemática al explicar los temas. En general me gustó

Buen curso. Estaría bueno que profundicen un poco mas en los temas pero la base está

Continua el proceso del anterior curso , los refuerza con otros nuevos y ademas los aplica

Me gusto que el profesor escribia el codigo en el momento, y se pueden ver los errores.

Lo mejor del curso fue aprender y experimentar las tranformaciones lineales sobre imagenes.

buen contenido y buena la explicación del profesor

Un buen curso. Aunque considero que no se trabajo nada especifico de MA.