10 - Reglas de derivación
Lección 10 del curso Cálculo para Ciencia de Datos y Machine Learning.
Tabla de contenido
Introducción
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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Derivada de una constante
Esta es la regla más simple. Cuando una función es constante, es decir cuando su valor es siempre el mismo y no cambia con la variable independiente, tendremos una derivada exactamente igual a cero.
Esto se debe a que en cualquier punto de la función la recta tangente tendrá siempre una pendiente igual a cero.
Veamos ahora en qué consisten las derivadas de una potencia, de una suma y del producto de funciones así como la derivada de las funciones exponencial y del logaritmo natural, y por último hablemos de la regla de la cadena.
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Conclusión
Muy bien, ya tenemos varias reglas básicas de derivación que 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.