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Guía rápida de matemáticas para aprendizaje automático: Álgebra lineal, cálculo y optimización (PDF)

Avishek

De Avishek

AkribeiaAcademic ·

Irlanda

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Puede incluir: Una hoja de trucos de matemáticas para aprendizaje automático de cinco páginas en formato PDF, que cubre álgebra lineal, probabilidad, cálculo y optimización. Disponible en tamaños A4 y US Letter, con fórmulas y texto. Este anuncio

Guía rápida de matemáticas para aprendizaje automático: Álgebra lineal, cálculo y optimización (PDF)

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Puede incluir: Una hoja de referencia en PDF de 5 páginas titulada LLM & Transformer Maths Cheat Sheet de Akribeia Academic. El documento cubre atención, bloques de transformadores, entrenamiento e inferencia, disponible en A4 y US Letter para imprimir.

Guía rápida de matemáticas para LLM y Transformer: Atención, incrustaciones, entrenamiento, caché KV, LoRa

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Las matemáticas que sustentan el aprendizaje automático, en cuatro páginas concisas. Cada fórmula viene acompañada de una breve nota que explica su aplicación práctica, para que aprendas tanto su función como su significado.

¿PARA QUIÉN ES?: Estudiantes de cursos de aprendizaje automático, IA o ciencia de datos, e ingenieros que se inician en el aprendizaje automático y desean tener los fundamentos matemáticos centralizados. Funciona como hoja de repaso y como referencia para tener a mano mientras se leen artículos o código.

CONTENIDO: Página 1: Portada, guía de notación y cómo usar la hoja. Página 2: Álgebra lineal. Normas, producto escalar, similitud del coseno, matrices como capas, rango, mínimos cuadrados, regresión de cresta, valores propios, SVD y PCA paso a paso. Página 3: Probabilidad y estadística. Teorema de Bayes con un ejemplo resuelto, siete distribuciones comunes con media, varianza y uso, esperanza y covarianza, el teorema del límite central, MLE y MAP, qué pérdida te da cada supuesto, y entropía, entropía cruzada y divergencia KL. Página 4: Cálculo. Reglas de derivadas, funciones de activación y sus pendientes, gradientes, jacobianos y hessianos, la regla de la cadena y retropropagación, cálculo matricial y el gradiente de entropía cruzada softmax. Página 5: Optimización. Descenso de gradiente, momento, RMSProp y Adam con configuraciones predeterminadas, programas de tasa de aprendizaje, funciones de pérdida, regularización, valores iniciales comunes y qué intentar cuando el entrenamiento falla.

FORMATOS: Recibirás 2 archivos PDF: A4 y Carta estadounidense. Imprime a tamaño real o abre el PDF en GoodNotes, Notability o cualquier aplicación de anotaciones.

SOBRE EL AUTOR: Soy profesor asociado de Informática y mi investigación se centra en la optimización y el análisis de compensaciones. Esta ficha resume la esencia de mi libro Matemáticas para la IA.

NOTA IMPORTANTE: Este es un producto digital. No se enviará ningún artículo físico. Diseñado y escrito por el autor. Se utilizaron herramientas de IA para la redacción y el diseño, y el autor revisó todas las fórmulas. Solo para uso personal. No comparta, revenda ni suba los archivos. Si imparte clases y desea utilizarlo con sus alumnos, envíeme un mensaje.

Si un archivo no se abre o algo no está claro, envíame un mensaje y lo solucionaré en un plazo de 48 horas.

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Fecha de publicación: 25 sept 2026
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