Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/machine-learning-linear-algebra
El curso ‘Álgebra Lineal para Aprendizaje Automático y Ciencia de Datos’ de Coursera es una excelente opción para aquellos interesados en profundizar en fundamentos matemáticos que son esenciales para el aprendizaje automático (machine learning) y la ciencia de datos. En este post, revisaremos el contenido del curso, lo que se puede esperar y por qué es altamente recomendable.
Este curso abarca aspectos fundamentales del álgebra lineal que son cruciales para el procesamiento de datos, la construcción de modelos de aprendizaje automático, y la interpretación de resultados. Al finalizar el curso, los estudiantes podrán:
- Representar datos como vectores y matrices y entender sus propiedades usando conceptos de singularidad, rango y linealidad, entre otros.
- Aplicar operaciones comunes de álgebra de vectores y matrices como el producto punto, la inversa y determinantes.
- Expresar ciertos tipos de operaciones de matrices como transformaciones lineales.
- Utilizar conceptos de valores y vectores propios en problemas de aprendizaje automático.
El curso está estructurado en cuatro semanas:
Semana 1: Sistemas de ecuaciones lineales
Durante esta semana, nos introducimos en cómo las matrices surgen de sistemas de ecuaciones y cómo ciertas propiedades de matrices se relacionan con operaciones sobre dichos sistemas.
Semana 2: Resolviendo sistemas de ecuaciones lineales
Aprenderemos el método de eliminación y la forma escalonada de filas, además de la propiedad del rango de una matriz, que es muy útil, por ejemplo, en visión por computadora para la compresión de imágenes.
Semana 3: Vectores y Transformaciones Lineales
Los datos se representan como vectores en el aprendizaje automático. Esta semana se enfocará en operaciones de vectores, la inversa de matrices y la multiplicación de matrices, crucial en redes neuronales.
Semana 4: Determinantes y Eigenvectores
En la última semana, profundizaremos en los determinantes y su interpretación geométrica, cerrando el curso con una comprensión de los valores y vectores propios, fundamentales en la reducción de dimensionalidad en machine learning.
El curso está diseñado para ser accesible, a la vez que riguroso, y es una herramienta invaluable para cualquier persona que desee avanzar en su carrera en la ciencia de datos o en el aprendizaje automático. Altamente recomendable para estudiantes y profesionales del área.
Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/machine-learning-linear-algebra