Sebastián Sosa
Curso de Álgebra Lineal Aplicada para Machine Learning

Opiniones del Curso de Álgebra Lineal Aplicada para Machine Learning

Comprende y aplica álgebra lineal a Machine Learning. Descubre autovalores, autovectores, y descomposición de matrices con SVD y PCA. Optimiza tus modelos reduciendo dimensiones y mejorando eficiencia computacional.

Avatar Stalin Alvarado

Stalin Alvarado

@sas1981ec

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

Avatar José Arturo Cuadra

José Arturo Cuadra

@jose-arturo-gaona

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

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

Avatar Julian Omar Meza

Julian Omar Meza

@JulianMeza

Buen curso aplicando Python en ámbitos del algebra lineal. Asi como el tratamiento de imágenes aplicando PCA

Avatar KEVIN ALEJANDRO CASTELLANOS LOPEZ

KEVIN ALEJANDRO CASTELLANOS LOPEZ

@kcastellanos02

muy buen curso y buenos temas a tratar todo estaba bien

Avatar Gian franco baltazar mamani

Gian franco baltazar mamani

@Johan87

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

Avatar Sebastian Galindez Tapia

Sebastian Galindez Tapia

@Bastian2008

los temas son muy interesantes, pero no son tocados a profundidad. La comunidad ayuda mucho a entender mejor con comentarios y links a materiales extra

Avatar Ilma Maciela Hernandez Amaya

Ilma Maciela Hernandez Amaya

@macielaj10

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

Avatar ALFREDO ANCASI MAMANI

ALFREDO ANCASI MAMANI

@alam_fcapv

Es genial como aplica el algebra utilizando también python

Avatar Josue Farley Lopez Carvajal

Josue Farley Lopez Carvajal

@josuelopezcarvajal

Aprender la matemática detras de las técnicas para la optimización de datos.

Avatar María Eugenia Pereira Chévez

María Eugenia Pereira Chévez

@maria-eugenia-pereira

El tema es super intresante, pero siento que puede dividirse en dos cursos para profundizar en la explicación del tema. Yo me tome mucho tiemo estudiando por mi cuenta para poder comprenderlo.

Avatar Anderson Sarmiento Briceño

Anderson Sarmiento Briceño

@andersarb

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

Avatar Osmar Bravo Lenis

Osmar Bravo Lenis

@osmarbravo

muy interesante algo complejo

Avatar Josue Trinidad Acosta

Josue Trinidad Acosta

@josue.trinidad

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

Avatar Samuel Joshua Reyes Martínez

Samuel Joshua Reyes Martínez

@samuel.reyes

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

Avatar Roger Christian Cansaya Olazabal

Roger Christian Cansaya Olazabal

@roger-cansaya-olazabal

Denso pero lindo curso a la vez. 2 cosas: - Tener fuertes bases en algebra lineal para poder entenderlo - Manejo de librerias basico sklearn

El curso muy entretenido y este profesor si sabe explicar las cosas muy bien

Avatar César Isaac González Naranjo

César Isaac González Naranjo

@cesarisaacgonzalez

Un curso denso y algo profundo, no me gustó en lo personal, pero es un buen curso con un muy buen profesor

Avatar Rafael Eduardo Guzmán Muñoz

Rafael Eduardo Guzmán Muñoz

@rafa0105

aplicar conceptos a un caso practico

Avatar David Fernando Parada Brijalba

David Fernando Parada Brijalba

@Davestats

Me encanto la forma en la que se expone la descomposicion SVD