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Descubre por qué los vectores de la base transformados se convierten en columnas de una matriz, cómo reconstruir una aplicación a partir de las respuestas de la base y cómo evitar errores entre filas y columnas en los pesos de un modelo.
Distingue el número de coordenadas de los embeddings del número de muestras y aprende por qué la forma de una matriz no revela cuántas direcciones independientes abarcan sus vectores.
Comprueba si unos vectores forman una base, calcula coordenadas en un nuevo marco y observa cómo un modelo lineal mantiene la misma puntuación tras un cambio coordinado.
