¿Quieres mejorar tus proyectos de Machine Learning convirtiendo los problemas complicados en problemas sencillos, intuitivos y de cálculo eficiente?
Perfecto, conociendo los temas de álgebra lineal que están detrás de Machine Learning podrás lograr todo esto y mucho más.
Aprendiendo álgebra lineal podrás optimizar el manejo de cantidades enormes de datos, convirtiéndolas en matrices y haciendo que las operaciones con ellas sean más rápidas y fáciles.
Este ebook está enfocado en que aprendas todo lo que necesitas sobre álgebra lineal para que lo puedas implementar en tus proyectos de Machine Learning. Son explicaciones teóricas sencillas para que entiendas todo a la perfección y con su parte práctica para que puedas implementar estos nuevos conocimientos con Python junto a la librería de NumPy.
No te preocupes, las explicaciones presentadas acá no serán nada tediosas y todas están enfocadas específicamente a Machine Learning.
¿Qué aprenderás?
Identificarás la importancia que tiene el álgebra lineal dentro de Machine Learning.
Conocerás todas las formas en que se puede manejar los datos.
Profundizarás sobre las operaciones aritméticas que se pueden hacer con cada una de las formas en que se pueden manejar los datos.
Aprenderás distintas formas de descomponer grandes cantidades de datos para que sea más fácil su manipulación y cálculo.
Todas las explicaciones están enfocadas tanto en la parte teórica pero también de manera práctica, para que puedas implementarlas utilizando Python.
También tendrás una introducción de cómo utilizar NumPy, una librería fundamental dentro de Machine Learning, en caso de que nunca la hayas utilizado.
¿Cúal es el contenido del ebook?
En la primera parte de este ebook conocerás cómo crear y manipular las distintas formas de presentar los datos dentro de Machine Learning, como lo son los vectores, matrices y tensores. Adicionalmente, aprenderás a realizar operaciones matemáticas con ellos, tanto básicas como avanzadas.
Los últimos capítulos están enfocados en la manipulación de grandes conjuntos de datos, algo normal dentro de Machine Learning, y en cómo descomponerlos para que sea más fácil su manipulación y un óptimo manejo de recursos de hardware, presentando distintas formas para la descomposición de matrices.
Finalmente, se presenta una introducción sobre la librería NumPy, explicando cómo realizar operaciones fundamentales dentro de ella.
- Capítulo 1: Introducción.
- Capítulo 2: Álgebra Lineal para Machine Learning.
- Capítulo 3: Vectores.
- Capítulo 4: Norma vectorial.
- Capítulo 5: Matrices.
- Capítulo 6: Tipos de matrices.
- Capítulo 7: Sistema de ecuaciones.
- Capítulo 8: Tensores.
- Capítulo 9: Descomposición de matrices.
- Capítulo 10: Eigendescomposición.
- Capítulo 11: Descomposición en los valores singulares.
- Capítulo 12: Obtener más información.
- Anexo 1: NumPy
¿Quiénes se pueden beneficiar de este ebook?
Principiantes que se están iniciando en Machine Learning.
Personas interesadas en tener bases sólidas en Machine Learning.
Personas interesadas en mejorar sus conocimientos en el manejo de datos.
Estudiantes de ingeniería que quieren abrirse camino dentro del área tecnológica con más avances en los últimos años.
¿Qué incluye este ebook?
En este ebook se explica paso a paso la parte teórica y práctica de todo lo que debes conocer sobre álgebra lineal para Machine Learning. Se enfoca por completo para que entiendas cada una de las explicaciones dadas acá. Al final del ebook cuentas con una explicación básica pero bastante completa para que conozcas cómo funciona NumPy, una librería importante dentro de Machine Learning.
Esto es lo que dicen los que ya tienen el ebook
¿Tienes dudas? Respondemos algunas de ellas…
El ebook cuenta con 84 páginas en total. Cada una de las lecciones están diseñadas para leerse de principio a fin en orden y tener así un mejor entendimiento de lo que se está explicando. Por supuesto, puedes dedicarte a capítulos específicos posteriormente para refrescar conocimientos.
El ebook se encuentra en formato PDF, por lo que una vez que se haya confirmado el pago te llegará inmediatamente un correo con la clave para que puedas ingresar a la plataforma de AprendeIA y desde allí podrás descargar el ebook las veces que desees.
El precio del ebook se encuentra expresado en dólares americanos (USD) y la forma de realizar el pago es a través de la plataforma de PayPal.
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