
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.
Clases del curso
Aplicaciones de SVD a una imagen
Aplicando Álgebra Lineal: Análisis de Componentes Principales (PCA)
Conoce quién enseña el curso

4.6 · 533 opiniones


Bernardo Javier Miranda Tarelo
Este curso me hizo ver conceptos de el algebra lineal que nunca vi en la universidad. Excelente profesor.


Ramsés Alejandro Camas Nájera
Un curso excelente para conocer a mayor profundidad como se aplica la álgebra lineal en el Machine Learning.

Juan David Angarita Pinzón
Excelente curso! Super recomendado!


Thomas Gonzalez Rodrigues
te explica de forma simple y con ejemplos como funciona algoritmos y procesos en el data science, además de mostrar una aplicación

Sebastian Vazquez Andrade
Buen curso , pero no se siento que falto explicar con mas claridad cada linea de codigo que se escribia, me perdia de repente


Claudio Fernando Abarca Barrera
Un gran curso con un gran profesor. Muy bien explicado los conceptos previos al Machine Learning.


David Ricardo Ortigoza Micolta
el profesor explica con ejemplos muy claros, es necesario estar pendiente de cada mencion que hace


Andres Alonso Mendez Rosales
Buen curso para entender la aplicación de algebra a ML. ddddddddddddddddddddddddddddddddddddddddddddddddd


Juan Camilo Villamizar Aristizábal
Excelente curso y excelente profesor.


Julián Antonio Mendoza Zuluaga
Excelente curso.


Daniel da Silva Jarque
Gracias al profesor, por el curso y a los compañeros, por sus aportaciones. Dedico este diploma a la memoria de mi madre, muerta a causa del virus COVID-19, el 19 de enero de 2021, a los 79 años de edad.


Alexander villalobos
El contenido y explicación!-----------------------------------------------


Gilberto Gutiérrez Gordillo
Muy bien explicados los temas


Marcelo Bengolea
La teoría que se necesita para comprender lo que se esconde detrás de la magia del machine learning. El profesor explica muy bien y se nota que sabe mucho de lo que enseña. La estructura del curso con buenos recursos y resúmenes resulta muy útil, debería hacerse extensivo a todos los cursos.

Nadya Van Strahlen Martínez
La forma de explicar del profesor, hizo que el curso fuera interesante, entretenido y educativo. Muchas gracias.


Gustavo Pastor de la Cruz
Excelente curso

Mateo Chaves Vanegas
Un curso impresionante, cuando vi algebra lineal en le Universidad no entendia para que podia servir o como se aplicaba, este curso me ayudo a ver esas aplicaciones de una forma increible, exelente curso.


RENÉ CARDOSO
El examen final es el más difícil que he sentido en Platzi. El curso vale mucho la pena. Seguramente regresaré a él como consulta o repaso. Gracias!


Mariano Gonzalez
Excelente curso, saludos


David Salazar Saldarriaga
Excelente


Isaac Bryan Ascanoa Roncall
Este curso me ayudo a entender la funcionalidad y la aplicacion a scikit learn. Es algo que necesitaba para mejorar mis habilidades como programador. Cada vez estoy cerca.


Jorge Miguel Diaz
Excelente curso, el profesor explica de forma increible 😎!


Sebastian López
Buen curso y profesor, ama lo que explica, aunque falta un poco de mas ejemplos usados en el día a día, con mas ejemplos mas facil quedaria la información


Javier Camilo Díaz Salinas
Excelente el curso. El docente explico los temas perfecto.


Christopher Vilches
Bonito

DANIEL ENRIQUE OVALLE CERQUERA
Que excelente curso. El es complemento del anterior sobe Álgebra Lineal. Muy buen docente


Jesus Calderon
muy buen curso, interesante el contenido, muy buen facilitador


Este es un curso muy práctico, permite establecer de una manera muy didáctica el algebra lineal con python.


Emel GM
buen contenido, pero hizo falta contenido que no concuerda con el título del curso, de lo contrario sería modificarlo.

Jovanny Delgado
Lo mejor fue conocer como transforma una matriz a un vector, y como se pueden usar las matrices para tratar imágenes
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