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¬ŅQuieres mejorar tus proyectos de Machine Learning convirtiendo los problemas complicados en problemas sencillos, intuitivos y de c√°lculo eficiente?

Perfecto, conociendo los temas de √°lgebra lineal que est√°n detr√°s de Machine Learning podr√°s lograr todo esto y mucho m√°s.

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.

¬ŅQu√© aprender√°s?

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Identificar√°s la importancia que tiene el √°lgebra lineal dentro de Machine Learning.

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Conocer√°s todas las formas en que se puede manejar los datos.

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Profundizarás sobre las operaciones aritméticas que se pueden hacer con cada una de las formas en que se pueden manejar los datos.

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Aprenderás distintas formas de descomponer grandes cantidades de datos para que sea más fácil su manipulación y cálculo.

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Todas las explicaciones están enfocadas tanto en la parte teórica pero también de manera práctica, para que puedas implementarlas utilizando Python.

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También tendrás una introducción de cómo utilizar NumPy, una librería fundamental dentro de Machine Learning, en caso de que nunca la hayas utilizado.

¬ŅC√ļal 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 √ļltimos cap√≠tulos est√°n enfocados en la manipulaci√≥n de grandes conjuntos de datos, algo normal dentro de Machine Learning, y en c√≥mo descomponerlos para que sea m√°s f√°cil su manipulaci√≥n y un √≥ptimo manejo de recursos de hardware, presentando distintas formas para la descomposici√≥n de matrices.

Finalmente, se presenta una introducción sobre la librería NumPy, explicando cómo realizar operaciones fundamentales dentro de ella.

  • Cap√≠tulo 1: Introducci√≥n.
  • Cap√≠tulo 2: √Ālgebra Lineal para Machine Learning.
  • Cap√≠tulo 3: Vectores.
  • Cap√≠tulo 4: Norma vectorial.
  • Cap√≠tulo 5: Matrices.
  • Cap√≠tulo 6: Tipos de matrices.
  • Cap√≠tulo 7: Sistema de ecuaciones.
  • Cap√≠tulo 8: Tensores.
  • Cap√≠tulo 9: Descomposici√≥n de matrices.
  • Cap√≠tulo 10: Eigendescomposici√≥n.
  • Cap√≠tulo 11: Descomposici√≥n en los valores singulares.
  • Cap√≠tulo 12: Obtener m√°s informaci√≥n.
  • Anexo 1: NumPy

¬ŅQui√©nes se pueden beneficiar de este ebook?

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Principiantes que se est√°n iniciando en Machine Learning.

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Personas interesadas en tener bases sólidas en Machine Learning.

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Personas interesadas en mejorar sus conocimientos en el manejo de datos.

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Estudiantes de ingenier√≠a que quieren abrirse camino dentro del √°rea tecnol√≥gica con m√°s avances en los √ļltimos a√Īos.

¬ŅQu√© 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

¬ŅTienes dudas? Respondemos algunas de ellas‚Ķ

El ebook cuenta con 84 p√°ginas en total. Cada una de las lecciones est√°n dise√Īadas para leerse de principio a fin en orden y tener as√≠ un mejor entendimiento de lo que se est√° explicando. Por supuesto, puedes dedicarte a cap√≠tulos espec√≠ficos 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.

En caso de que sigas teniendo dudas, puedes contactarnos a través de este enlace.