Curso de Álgebra Lineal Aplicada para Machine Learning

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Descripción

  • Tipología

    Curso

  • Nivel

    Nivel intermedio

  • Metodología

    Virtual

  • Duración

    Flexible

  • Inicio

    Fechas disponibles

  • Campus online

    Sí

  • Servicio de consultas

    Sí

  • Clases virtuales

    Sí

Todos los modelos de Machine Learning son representados en vectores y matrices. Aplica el Álgebra Lineal con Python al procesamiento de imágenes e inicia tu carrera como Data Scientist.

Sedes y fechas disponibles

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Fechas disponiblesInscripciones abiertas

A tener en cuenta

Aplicar Principal Component Analysis a un conjunto de imágenes
Graficar diversos sistemas con la matriz pseudo inversa como solución
Calcular Autovectores y Autovalores con Python
Experimentar con los efectos de las transformaciones lineales sobre las imágenes

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Materias

  • Imagen
  • E learning
  • Matrices
  • Álgebra
  • Álgebra lineal
  • Podemos
  • Aplicaciones
  • Sobredeterminando
  • Preparando
  • Cierre

Programa académico

Temario del curso

Transformaciones lineales y descomposición de matrices
  • Introducción al curso
  • Podemos y debemos pensar a las matrices como transformaciones lineales
  • Autovalores y Autovectores
  • Cómo calcular los autovalores y autovectores
  • Descomposición de matrices
  • ¿Cómo descompongo una matriz no cuadrada (SVD)?
  • Las tres transformaciones
  • Aplicación de las matrices D y V y U y su efecto en la transformación
  • ¿Cómo interpretar los valores singulares?
Aplicaciones de SVD a una imagen
  • Una imagen es una matriz
  • Apliquemos la descomposición SVD a una imagen
  • Buscando la cantidad de valores singulares que nos sirvan
  • ¿Qué es una pseudo inversa de Moore Penrose y cómo calcularla?
  • Usando la pseudo inversa para resolver un sistema sobredeterminando
Aplicando Álgebra Lineal: Análisis de Componentes Principales (PCA)
  • ¿Qué es PCA?
  • Preparando el conjunto de imágenes para aplicar PCA
  • Apliquemos PCA a un conjunto de imágenes
  • Cierre del curso

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