Fundamentos Matemáticas para Machine Learning

Las matemáticas constituyen el núcleo de la ciencia de datos y el aprendizaje automático. Por lo tanto, para ser el mejor científico de datos que puedas ser, debes tener una comprensión práctica de las matemáticas más relevantes.Iniciarse en la ciencia de datos es fácil gracias a bibliotecas de alto nivel como Scikit-learn y Keras. Pero comprender las matemáticas que hay detrás de los algoritmos de estas bibliotecas te abre infinitas posibilidades. Desde identificar problemas de modelado hasta inventar soluciones nuevas y más potentes, entender las matemáticas que hay detrás de todo esto puede aumentar drásticamente el impacto que puedes tener a lo largo de tu carrera.Dirigido por el gurú del aprendizaje profundo, el Dr. Jon Krohn, este curso proporciona una firme comprensión de las matemáticas -a saber, álgebra lineal y cálculo- que subyacen en los algoritmos de aprendizaje automático y los modelos de ciencia de datos.Secciones del cursoEstructuras de datos de álgebra linealOperaciones tensorialesPropiedades de las matricesVectores y valores propiosOperaciones matriciales para el aprendizaje automáticoLímitesDerivadas y DiferenciaciónDiferenciación automáticaCálculo de derivadas parcialesCálculo integralA lo largo de cada una de las secciones, encontrarás un montón de tareas prácticas, demostraciones de código Python y ejercicios prácticos para que tu juego matemático esté en plena forma.Este curso de Fundamentos Matemáticos del Aprendizaje Automático está completo, pero en el futuro, tenemos la intención de crear contenido extra de temas relacionados más allá de las matemáticas, a saber: probabilidad, estadística, estructuras de datos, algoritmos y optimización que estará disponible en Frogames Formacion como parte 2 y 3 de este curso. ¿Estás preparado para