Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/pca-machine-learning
Si estás interesado en el aprendizaje automático, es probable que ya hayas oído hablar de la Reducción de Dimensionalidad y, en particular, de la Análisis de Componentes Principales (PCA). El curso ‘Mathematics for Machine Learning: PCA’ en Coursera es una excelente manera de profundizar en esta técnica fundamental y comprender sus fundamentos matemáticos.
Este curso de nivel intermedio ofrece una introducción detallada a las bases matemáticas necesarias para derivar PCA. A lo largo del curso, aprenderás a resumir conjuntos de datos utilizando estadísticas básicas como medias y varianzas. La primera parte del curso te brinda las herramientas necesarias para calcular distancias y ángulos entre vectores mediante productos internos, así como para derivar proyecciones ortogonales de datos en subespacios de menor dimensión.
A continuación, exploraremos el concepto de productos internos, fundamentales en el análisis de datos, que te ayudarán no solo a entender PCA, sino también a aplicar estos conceptos en otros algoritmos de aprendizaje automático, como máquinas de soporte vectorial y procesos gaussianos.
El tercer módulo se centra en las proyecciones ortogonales de vectores, donde obtendrás una perspectiva geométrica de cómo pueden ser proyectados vectores en subespacios de menor dimensión. Esto prepara el terreno para el módulo más desafiante: la derivación de PCA. Aquí verás cómo PCA se puede interpretar como una forma de compresión de datos, similar a los formatos jpeg o mp3, donde se busca preservar la mayor cantidad de información posible mientras se reduce la dimensionalidad.
El curso utiliza cuadernos de Jupyter para las tareas de programación, lo que garantiza que no solo comprendas la teoría, sino que también puedas aplicarla, lo cual es esencial para convertirte en un usuario experto en PCA. Es importante mencionar que una formación previa en Python y NumPy será útil, ya que este curso incluye asignaciones de programación que pueden ser más desafiantes si no tienes ese fondo.
En resumen, ‘Mathematics for Machine Learning: PCA’ es un curso imprescindible para aquellos que desean profundizar en el área del machine learning. Aunque puede ser complicado al principio, si te dedicas y pasas la primera semana, estarás en camino de completar el curso con éxito. Así que, si estás listo para dar un paso adelante en tu comprensión de la reducción de dimensionalidad y PCA, te recomiendo encarecidamente inscribirte en este curso de Coursera.
Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/pca-machine-learning