[{"data":1,"prerenderedAt":-1},["ShallowReactive",2],{"doc-detail-120198-es":3,"doc-seo-120198-110":31,"detail-sidebar-cat-0-es-110":92},{"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},120198,962084928904,"Asher","https://ap-avatar.wpscdn.com/davatar_155a257f0dc6eb9ab79c44ca47cae57d",41,"Investigación e Informes","El rol del Álgebra lineal en el desarrollo de algoritmos de machine learning","En el ámbito del aprendizaje automático, el álgebra lineal se consolida como una herramienta matemática esencial para el desarrollo y la optimización de algoritmos. Mediante una revisión exhaustiva de literatura reciente y experimentos empíricos, se analizan operaciones fundamentales de álgebra lineal y su relación con tareas críticas en machine learning. Se destacan aplicaciones como la propagación hacia adelante y la retropropagación en redes neuronales, así como la reducción de dimensionalidad en PCA, con resultados que respaldan mejoras en eficiencia, precisión y generalización.","The role of Linear Algebra in the development of machine learning algorithms  \nEl rol del Álgebra lineal en el desarrollo de algoritmos de machine learning  \nAutores:  \nMoyano-Arias, Raquel Johanna  \nUNIVERSIDAD NACIONAL DE CHIMBORAZO Ing. en Sistemas y Computación, MSc.  \nDocente de la Facultad de Ingeniería Carrera de Ciencia de Datos e Inteligencia Artificial  \nRiobamba-Ecuador  \n[https://orcid.org/0009-0009-3993-7232](https://orcid.org/0009-0009-3993-7232)  \nSalazar-Alvarez, Edgar Gualberto  \nESCUELA SUPERIOR POLITÉCNICA DEL CHIMBORAZO Ing. en Sistemas, Mgs  \nDocente de las carreras de Tecnologías de la Información y Minas Macas – Ecuador  \n[https://orcid.org/0000-0003-0988-0641](https://orcid.org/0000-0003-0988-0641)  \nToalombo-Vargas, Víctor Miguel  \nUNIVERSIDAD NACIONAL DE CHIMBORAZO  \nIng. Automotriz/Administración y Producción Industrial, MSc.  \nDocente de la Facultad de Ingeniería Carreras de Industrial y Telecomunicaciones Riobamba-Ecuador  \n[https://orcid.org/0000-0002-9479-6307](https://orcid.org/0000-0002-9479-6307)  \nFechas de recepción: 25-OCT-2024 aceptación: 08-NOV-2024 publicación: 15-DIC-2024  \n [https://orcid.org/0000-0002-8695-5005](https://orcid.org/0000-0002-8695-5005)  \n[http://mqrinvestigar.com/](http://mqrinvestigar.com/)  \nResumen  \nEn el campo del aprendizaje automático, el álgebra lineal se ha consolidado como una herramienta matemática fundamental para el desarrollo y la optimización de algoritmos, permitiendo modelar y manipular grandes cantidades de datos de manera eficaz. Para abordareste objetivo, se realizó una revisión exhaustiva de la literatura relevante, centrada en estudios recientes y experimentos empíricos que demuestran la aplicación y el impacto de estas operaciones en modelos de machine learning. A través de un análisis detallado de los conceptos clave y su relación con algoritmos específicos, se examinaron las principales operaciones de álgebra lineal y cómo estas sustentan tareas críticas en machine learning, como la propagación hacia adelante y la retropropagación en redes neuronales y la reducciónde dimensionalidad en PCA. Los resultados de la revisión confirman que el álgebra lineal no solo es fundamental para el funcionamiento de los algoritmos, sino que su comprensión profunda puede conducir a mejoras significativas en términos de eficiencia y precisión. La implementación eficiente de estas operaciones permite optimizar los recursoscomputacionales y mejorar la capacidad de generalización de los modelos, aspectos críticos para el tratamiento de datos complejos y de gran volumen. En conclusión, el dominio del álgebra lineal es indispensable para quienes buscan optimizar y entender mejor los modelos de machine learning. Además, la investigación futura en esta área puede abrir nuevasposibilidades para desarrollar algoritmos más rápidos y precisos, así como soluciones innovadoras para los desafíos de escalabilidad y estabilidad numérica que enfrenta el campo actualmente.  \nPalabras clave: Álgebra Lineal; Machine Learning; Redes Neuronales; Optimización Algorítmica  \nAbstract  \nIn the field of machine learning, linear algebra has established itself as a fundamental mathematical tool for the development and optimization of algorithms, allowing for the efficient modeling and manipulation of large amounts of data. To address this objective, a comprehensive review of the relevant literature was conducted, focusing on recent studies and empirical experiments that demonstrate the application and impact of these operations in machine learning models. Through a detailed analysis of key concepts and their relationship with specific algorithms, the main linear algebra operations were examined and how they support critical tasks in machine learning, such as forward and backpropagation in neural networks and dimensionality reduction in PCA. The results of the review confirm that linear algebra is not only fundamental for the functioning of algorithms, but that its deep understanding can lead ","cbCaiupsBCidX8as","https://ap.wps.com/l/cbCaiupsBCidX8as","pdf",450474,3,1,26,"Spanish","es",110,"# Resumen\n# Introducción\n## Fundamentos del álgebra lineal\n## Evolución histórica y computación\n## Relevancia en ciencia de datos y machine learning","[{\"question\":\"¿Por qué el álgebra lineal es clave en machine learning?\",\"answer\":\"Porque permite modelar y manipular eficientemente grandes cantidades de datos y sustenta operaciones matemáticas usadas en el desarrollo y la optimización de algoritmos.\"},{\"question\":\"¿Qué tareas de machine learning se relacionan con operaciones de álgebra lineal?\",\"answer\":\"Incluyen la propagación hacia adelante y la retropropagación en redes neuronales, además de la reducción de dimensionalidad en PCA.\"},{\"question\":\"¿Qué impacto tiene comprender el álgebra lineal en el desempeño de los modelos?\",\"answer\":\"Una comprensión profunda puede mejorar la eficiencia y la precisión, optimizando recursos computacionales y aumentando la capacidad de generalización.\"}]","El rol del Álgebra lineal en el desarrollo de algoritmos de machine learning | PDF",1785728674,40,{"code":4,"msg":32,"data":33},"ok",{"site_id":25,"language":24,"slug":34,"title":13,"keywords":35,"description":14,"schema_data":36,"social_meta":87,"head_meta":89,"extra_data":91,"updated_unix":29},"the-role-of-linear-algebra-in-the-development-of-machine-learning-algorithms","",{"@graph":37,"@context":86},[38,54,69],{"@type":39,"itemListElement":40},"BreadcrumbList",[41,45,49,51],{"item":42,"name":43,"@type":44,"position":21},"https://docshare.wps.com","Home","ListItem",{"item":46,"name":47,"@type":44,"position":48},"https://docshare.wps.com/es/document/","Document",2,{"item":50,"name":12,"@type":44,"position":20},"https://docshare.wps.com/es/document/investigación-e-informes/",{"item":52,"name":13,"@type":44,"position":53},"https://docshare.wps.com/es/document/the-role-of-linear-algebra-in-the-development-of-machine-learning-algorithms/120198/",4,{"url":52,"name":13,"@type":55,"author":56,"headline":13,"publisher":58,"fileFormat":61,"inLanguage":24,"description":14,"dateModified":62,"datePublished":63,"encodingFormat":61,"isAccessibleForFree":64,"interactionStatistic":65},"DigitalDocument",{"name":9,"@type":57},"Person",{"url":42,"name":59,"@type":60},"DocShare","Organization","application/pdf","2026-08-17","2026-08-03",true,{"@type":66,"interactionType":67,"userInteractionCount":20},"InteractionCounter",{"@type":68},"ViewAction",{"@type":70,"mainEntity":71},"FAQPage",[72,78,82],{"name":73,"@type":74,"acceptedAnswer":75},"¿Por qué el álgebra lineal es clave en machine learning?","Question",{"text":76,"@type":77},"Porque permite modelar y manipular eficientemente grandes cantidades de datos y sustenta operaciones matemáticas usadas en el desarrollo y la optimización de algoritmos.","Answer",{"name":79,"@type":74,"acceptedAnswer":80},"¿Qué tareas de machine learning se relacionan con operaciones de álgebra lineal?",{"text":81,"@type":77},"Incluyen la propagación hacia adelante y la retropropagación en redes neuronales, además de la reducción de dimensionalidad en PCA.",{"name":83,"@type":74,"acceptedAnswer":84},"¿Qué impacto tiene comprender el álgebra lineal en el desempeño de los modelos?",{"text":85,"@type":77},"Una comprensión profunda puede mejorar la eficiencia y la precisión, optimizando recursos computacionales y aumentando la capacidad de generalización.","https://schema.org",{"og:url":52,"og:type":88,"og:title":13,"og:site_name":59,"og:description":14},"article",{"robots":90,"canonical":52},"index,follow",{"doc_id":7,"site_id":25},{"code":4,"msg":5,"data":93},[94,99,103,107,111,113,117,121,125,128],{"id":95,"doc_module":4,"doc_module_name":47,"category_name":96,"show_sort_weight":97,"slug":98},39,"Cómic",60,"comic",{"id":100,"doc_module":4,"doc_module_name":47,"category_name":101,"show_sort_weight":97,"slug":102},43,"Estilo de Vida","lifestyle",{"id":104,"doc_module":4,"doc_module_name":47,"category_name":105,"show_sort_weight":97,"slug":106},38,"Examen","exam",{"id":108,"doc_module":4,"doc_module_name":47,"category_name":109,"show_sort_weight":97,"slug":110},44,"General","general",{"id":11,"doc_module":4,"doc_module_name":47,"category_name":12,"show_sort_weight":97,"slug":112},"research-report",{"id":114,"doc_module":4,"doc_module_name":47,"category_name":115,"show_sort_weight":97,"slug":116},37,"Literatura","literature",{"id":118,"doc_module":4,"doc_module_name":47,"category_name":119,"show_sort_weight":97,"slug":120},22,"Relatos y Novelas","story-novel",{"id":122,"doc_module":4,"doc_module_name":47,"category_name":123,"show_sort_weight":97,"slug":124},42,"Religión y Espiritualidad","religion-spirituality",{"id":30,"doc_module":4,"doc_module_name":47,"category_name":126,"show_sort_weight":97,"slug":127},"Salud y Atención Médica","healthcare",{"id":129,"doc_module":4,"doc_module_name":47,"category_name":130,"show_sort_weight":97,"slug":131},24,"Tecnología","technology"]