[{"data":1,"prerenderedAt":-1},["ShallowReactive",2],{"doc-detail-120443-es":3,"doc-seo-120443-110":31,"detail-sidebar-cat-0-es-110":93},{"code":4,"msg":5,"data":6},0,"success",{"doc_id":7,"user_id":8,"nickname":9,"user_avatar":10,"doc_module":4,"category_id":11,"category_name":12,"doc_title":13,"doc_description":14,"doc_content":15,"file_id":16,"file_url":17,"file_type":18,"file_size":19,"view_count":20,"is_deleted":4,"is_public":21,"is_downloadable":21,"audit_status":21,"page_count":22,"language":23,"language_code":24,"site_id":25,"html_lang":24,"table_of_contents":26,"faqs":27,"seo_title":28,"seo_description":14,"update_tm":29,"read_time":30},120443,2336475104736,"Quinn","https://ap-avatar.wpscdn.com/avatar/22000c4c5e0e5b17e70?x-image-process=image/resize,m_fixed,w_180,h_180&k=1786591360781797222",41,"Investigación e Informes","Álgebra lineal avanzada y su rol en el aprendizaje de algoritmos de machine learning","Este artículo de revisión analiza el papel del álgebra lineal avanzada en el aprendizaje de algoritmos de machine learning, explicando cómo sus principios matemáticos sostienen el diseño, la eficiencia y la precisión. El estudio se apoya en un análisis bibliométrico de publicaciones de SCOPUS entre 2019 y 2024, con un corpus de 895 artículos procesados mediante RStudio y Bibliometrix. Los hallazgos resaltan la necesidad de dominar matrices, vectores y transformaciones lineales para optimizar el rendimiento, además de impulsar aplicaciones en personalización del aprendizaje y análisis de datos educativos con tecnologías avanzadas.","Álgebra lineal avanzada y su rol en el aprendizaje dealgoritmos de machine learning  \nAdvanced linear algebra and its role in learning machine learning  \nalgorithms  \nPara citar este trabajo:  \nBrito, C. , Cargua, S. , Vera, M. , y Gualsaquí, E. ,(2025) . Álgebra lineal avanzada y su rol en el aprendizaje  \nde algoritmos de machine learning. Reincisol, 4 (7), pp. 3440-3466.  \n[https://doi.org/10.59282/reincisol.V4](https://doi.org/10.59282/reincisol.V4)(7)3440-3466   \nAutores:  \nCarlos Alberto Brito Dumancela  \nPontificia Universidad Católica del Ecuador  \nCiudad: Quito, País: Ecuador  \nCorreo Institucional: [cabritod@puce.edu.ec](cabritod@puce.edu.ec)  \nOrcid: [https://orcid.org/0000-0002-7371-5141](https://orcid.org/0000-0002-7371-5141)  \nSalomon Rodrigo Cargua Suarez  \nUniversidad Estatal de Bolivar  \nCiudad: Guaranda, País: Ecuador  \nCorreo Institucional: [scargua@ueb.edu.ec](scargua@ueb.edu.ec)  \nOrcid: [https://orcid.org/0009-0003-2501-7933](https://orcid.org/0009-0003-2501-7933)  \nMarjorie Viviana Vera Vera  \nS&B Company Elgeo Consultoría y Construcción S.A.S.  \nCiudad: Quito, País: Ecuador  \nCorreo [Institucional: ](Institucional: marjorie.ve21@gmail.com)[marjorie.ve21@gmail.com](Institucional: marjorie.ve21@gmail.com)  \nOrcid: [https://orcid.org/0009-0008-0621-3548](https://orcid.org/0009-0008-0621-3548)  \nEdgar Aníbal Gualsaquí Valencia  \nMinisterio de Educación  \nCiudad: Otavalo, País: Ecuador  \nCorreo Institucional: [anibal.gualsaqui@educacion.gob.ec](anibal.gualsaqui@educacion.gob.ec)  \nOrcid: [https://orcid.org/0009-0001-2131-6632](https://orcid.org/0009-0001-2131-6632)  \nRECIBIDO: 15 marzo 2025 ACEPTADO: 23 abril 2025 PUBLICADO: 20 mayo 2025  \nRESUMEN  \nEste artículo de revisión tiene como objetivo analizar el rol del álgebra linealavanzada en el aprendizaje de algoritmos de machine learning, destacando cómo los principios matemáticos subyacen en el diseño, la eficiencia y la precisión deestos algoritmos. La investigación se basa en un análisis bibliométrico de artículos académicos obtenidos de la base de datos SCOPUS, con un enfoque en publicaciones recientes entre 2019 y 2024. A través de esta metodología, serecopilaron 895 artículos, los cuales fueron procesados mediante el software RStudio y la herramienta Bibliometrix para realizar un análisis detallado de lastendencias y enfoques en este campo.  \nEn cuanto a los resultados, la investigación concluye que una comprensión sólidadel álgebra lineal es crucial para el desarrollo e implementación efectiva dealgoritmos de machine learning. Los conceptos matemáticos fundamentales como matrices, vectores y transformaciones lineales son esenciales para optimizar el rendimiento de estos algoritmos. Además, se resalta que áreas emergentes como la personalización del aprendizaje y el análisis de datos educativos se benefician del uso de estos principios matemáticos, abriendo nuevas posibilidades para la mejora continua en los sistemas educativos mediante tecnologías avanzadas. Este estudio subraya la relevancia de integrar conocimientos matemáticos en el proceso dedesarrollo y aplicación de algoritmos de aprendizaje automático.  \nPalabras claves: Algoritmo; aprendizaje; matemáticas; inteligencia artificial.  \nABSTRACT  \nThis review article aims to analyze the role of advanced linear algebra in learning  \nmachine learning algorithms, highlighting how mathematical principles underlie  \nthe design, efficiency and accuracy of these algorithms. The research is based on a  \nbibliometric analysis of academic articles obtained from the SCOPUS database,  \nwith a focus on recent publications between 2019 and 2024. Through this  \nmethodology, 895 articles were collected, which were processed using the RStudio  \nsoftware and the Bibliometrix tool to perform a detailed analysis of trends and  \napproaches in this field.  \nRegarding the results, the research concludes that a solid understanding of linear  \nalgebra is crucial for the development and effective implementation of machine ","cbCaiur9nlbCwMDP","https://ap.wps.com/l/cbCaiur9nlbCwMDP","pdf",362943,5,1,27,"Spanish","es",110,"# Resumen y Abstract\n## Objetivo y enfoque\n## Resultados principales\n# Introducción\n## Importancia del álgebra lineal avanzada","[{\"question\":\"Cuál es el objetivo del artículo sobre álgebra lineal avanzada y machine learning?\",\"answer\":\"Analizar el rol del álgebra lineal avanzada en el aprendizaje de algoritmos de machine learning, mostrando cómo los principios matemáticos sustentan el diseño, la eficiencia y la precisión.\"},{\"question\":\"Cómo se realizó la investigación y qué rango temporal se consideró?\",\"answer\":\"Se efectuó un análisis bibliométrico con artículos de SCOPUS publicados entre 2019 y 2024. 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