Lección 10 del curso Cálculo para Ciencia de Datos y Machine Learning.
En la lección anterior entendimos el concepto de la derivada de una función univariada y vimos una definición matemática usando el concepto de límite de una función.
En esta lección veremos algunas reglas de diferenciación que nos permitirán rápidamente obtener la expresión matemática para diferentes tipos de funciones y que resultarán muy útiles en diferentes técnicas de la Ciencia de Datos y del Machine Learning:
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Muy bien, ya tenemos varias reglas básicas de derivación como la derivada de una constante, así como las derivadas de una potencia y de una suma o multiplicación de funciones.
También hablamos de la derivada de las funciones exponencial y logarítmica y de la regla de la cadena. Y todas estas herramientas las podremos aplicar a diferentes tipos de funciones univariadas y en diferentes tipos de técnicas de la Ciencia de Datos y el Machine Learning.
En la próxima lección veremos en detalle cómo aplicar el concepto de la derivada en funciones de múltiples variables y veremos esencialmente que los cambios serán mínimos y se enfocarán principalmente en la notación que usaremos para referirnos a esta operación. Así que hablaremos en detalle de la derivada parcial.
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