Sobre un recorrido de estudio e investigación del álgebra lineal necesaria para reducir la dimensionalidad con Machine Learning

• Cavani, Mario ^[1]
  1. [1] Universidad de Oriente

     Universidad de Oriente

     Venezuela

     
• Localización: Revie: Revista de Investigación y Evaluación Educativa, ISSN-e 2409-1553, ISSN 2636-2260, Vol. 12, Nº. 1, 2025 (Ejemplar dedicado a: Revie - Revista de Investigación y Evaluación Educativa), págs. 27-47
• Idioma: español
• Títulos paralelos:
  • On a Study and Research Path of Linear Algebra necessary to reduce dimensionality with Machine Learning
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  • Texto completo
• Resumen
  • español

    Se propone un Recorrido de Estudio e Investigación (REI) que surge al considerar ciertos temas del Álgebra Lineal (AL) que usualmente no forman parte de este curso a un nivel universitario. La experiencia se lleva a cabo al considerar el problema de la reducción de la dimensión en problemas con grandes cantidades de datos. En particular, se estudia el problema que surge cuando se quiere representar una imagen dada reduciendo la cantidad de datos de la imagen original, el cual se aborda considerando procedimientos de Machine Learning (ML). Bajo un análisis orientado por el paradigma del cuestionamiento del mundo, se describe un REI con elementos del esquema herbartiano y algunas dialécticas que permiten presentar una descripción de este complejo problema didáctico en el que interactúan AL, ML y programación. Este enfoque tiene la relevancia de aportar al proceso didáctico novedosos recursos retóricos, simbólicos y conceptuales que, aparte de ser herramientas de descripción y análisis, podrían servir como instrumentos epistémicos en procedimientos de indagación.

  • English

    A Study and Research Path (SRP) is presented while considering certain topics of Linear Algebra (LA) that are usually not part of this course at a university level. The experience is carried out by considering the problem of dimension reduction in problems with large amounts of data. In particular, the problem that arises when one wants to represent a given image by reducing the amount of data in the original image is studied, which is addressed by considering Machine Learning (ML) procedures. Under an analysis guided by the paradigm of questioning the world, an SRP is described with elements of the Herbartian scheme and some dialectics that describe this complex didactic problem in which LA, ML, and programming intervene. This approach is relevant in providing the didactic process with novel rhetorical, symbolic, and conceptual resources that, apart from being tools of description and analysis, could serve as epistemic instruments in inquiry procedures.