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Tarifa en México
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Tarifa internacional
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Objetivos

01

What’s a Rich Text element?

The rich text element allows you to create and format headings, paragraphs, blockquotes, images, and video all in one place instead of having to add and format them individually. Just double-click and easily create content.

Static and dynamic content editing

A rich text element can be used with static or dynamic content. For static content, just drop it into any page and begin editing. For dynamic content, add a rich text field to any collection and then connect a rich text element to that field in the settings panel. Voila!

How to customize formatting for each rich text

Headings, paragraphs, blockquotes, figures, images, and figure captions can all be styled after a class is added to the rich text element using the "When inside of" nested selector system.

02

What’s a Rich Text element?

The rich text element allows you to create and format headings, paragraphs, blockquotes, images, and video all in one place instead of having to add and format them individually. Just double-click and easily create content.

Static and dynamic content editing

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How to customize formatting for each rich text

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03

Acelerar el proceso de aprendizaje de los estudiantes  de machine Learning mediante algunos algoritmos en los que comprender los detalles matemáticos sea menos complicado.

04

Producir un algoritmo de ranking similar al que utiliza Google para ordenar las páginas en una búsqueda utilizando preguntas en Quora.

Perfil de Estudiante

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Clase abierta

Temario

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Static and dynamic content editing

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Evaluación y proyectos

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Álgebra lineal numérica en Python para la Ciencia de Datos

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Estudiar los fundamentos matemáticos necesarios para comprender con detalle las principales aplicaciones del álgebra lineal en la Ciencia de Datos.

Familiarizar al estudiante con la intuición y el lenguaje de álgebra lineal comúnmente utilizado en Ciencia de Datos para resolver problemas de clasificación, de reducción de la dimensión y de minería de datos.

Acelerar el proceso de aprendizaje de los estudiantes  de machine Learning mediante algunos algoritmos en los que comprender los detalles matemáticos sea menos complicado.

Aplicaciones

  • Reducción de la dimensión
  • Text mining y queries eficientes
  • Ranking de páginas

Bases de datos y problemas reales

Reducir la dimensión de las imágenes de MNIST para mejorar el desempeño de un algoritmo de clasificación.

Generar queries de manera eficiente en una base de datos de texto de reseñas médicas.

Producir un algoritmo de ranking similar al que utiliza Google para ordenar las páginas en una búsqueda utilizando preguntas en Quora.

Compresión de datos y reducción de la dimensión

  • Singular value decomposition
  • Covarianza y PCA
  • Relación con regresiones lineales y linear discriminant analysis
  • Invitación a la compresión no-lineal

Latent semantic analysis

  • Procesamiento de texto
  • Query matching: primer acercamiento lineal
  • LSI para queries
  • Ranking de páginas

Page-Rank y eigen-descomposiciones

  • Eigen-valores, eigen-vectores y eigen-descomposición
  • Matrices estocásticas y cadenas de markov
  • Teorema de Perrón-Frobenius y sus aplicaciones
  • Algoritmo de Page-Rank

Profesores del curso

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