Matemáticas para ML

Qué dominarás.

Objetivo de aprendizaje: Dominar el aparato matemático que sostiene todo el ML · álgebra lineal, cálculo multivariable, optimización, probabilidad y teoría de la información · para derivar y programar los algoritmos desde cero, sin cajas negras.

• Álgebra lineal: vectores, matrices, rango y sistemas lineales
• Autovalores/autovectores, SVD, proyecciones y mínimos cuadrados
• Cálculo multivariable: gradiente, Jacobiano, Hessiano y regla de la cadena (backprop)
• Optimización: gradient descent, momentum, convexidad, Lagrange/KKT, convex opt (cvxpy)
• Probabilidad y teoría de la información: distribuciones, entropía, cross-entropy, KL