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(LIQUIDA EL RESTO) Matemáticas para Machine Learning

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Objetivo del curso

Esclarecer los conceptos matemáticos en que se sustentan los métodos de aprendizaje automático y desarrollar la habilidad lógica para aplicarlos.

Casos de Estudio

• Funciones de pérdida: entropía cruzada binaria, entropía cruzada categórica, entropía cruzada dispersa, error cuadrático medio.
• Optimizadores por descenso de gradiente: estocástico, momento, adagrad, RMSprop, Adam.
• Regresión logística y máquinas de soporte vectorial (SVM)
• Árboles de decisión
• Reducción de dimensiones por análisis de componentes principales (PCA)

Contenido resumido del curso

1. Motivación
   
2. Fundamentos de Algebra lineal
   
3. Fundamentos de Geometría Analítica 
   
4. Descomposiciones Matriciales
   
5. Fundamentos de Cálculo Diferencial de una y varias variables
   
6. Fundamentos de Probabilidad y Distribuciones
   
7. Optimización 
   
8. Temas selectos de estudio (Votados por los estudiantes)
   

Herramientas a aprender a usar: numpy, sympy, matplotlib, sklearn, google colab, Jupyter

MML - Información Completa.pdf
File Size:	483 kb
File Type:	pdf

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