No tomé álgebra lineal, y me arrepiento. Una gran cantidad de problemas de ingeniería, y ahora problemas de aprendizaje automático y minería de datos, se expresan en términos de matrices y conceptos algebraicos lineales. Diablos, la teoría del control del espacio de estado está completamente impulsada por una matriz, y luché un poco con ella.
He tenido que reunir un conocimiento mínimo por mi cuenta, y siento que me habría beneficiado haber aprendido el material formalmente.
Si te beneficiará depende del campo en el que realmente entres. Pero, dado el número de lugares donde he visto aparecer conceptos algebraicos lineales, las probabilidades parecen más “a favor” que “en contra” de la utilidad de tomar el curso.
EE es uno de esos títulos de camaleón, creo, donde la forma de aplicarlo después de la graduación a menudo es muy diferente a cualquier cosa que hiciste en tu trabajo de curso. Fue así para mí, y así fue para un buen número de EE con los que me he cruzado a lo largo de los años. Con eso en mente, use sus asignaturas optativas para tomar cursos con amplia aplicabilidad a campos técnicos. El álgebra lineal es uno de esos cursos.
- Matemáticas: ¿Cómo pruebo la independencia / dependencia lineal de las siguientes funciones en un intervalo dado?
- ¿Para qué se usan las matrices dispersas? ¿Cuál es su aplicación en el aprendizaje automático?
- Aproximadamente, ¿cuántas personas en el mundo conocen el álgebra lineal?
- Probabilidad (estadísticas): supongamos que tenemos una matriz de bits de tamaño NXM. ¿Cuál es el número estimado de filas en la matriz que tienen un número distinto de 1 en ellas?
- ¿Por qué la velocidad de convergencia del descenso del gradiente depende de los valores propios máximos y mínimos de A para resolver AX = b a través de mínimos cuadrados?