Low-Rank Approximation (Aproximación de Rango Bajo)

Método utilizado para simplificar una matriz al aproximarla con otra de menor rango, manteniendo esencialmente su estructura y propiedades principales.

Se aplica frecuentemente para reducir la dimensionalidad en problemas de aprendizaje automático, ayudando a disminuir la complejidad computacional y el almacenamiento de datos.

Permite identificar y representar patrones importantes en datos de alta dimensión al eliminar redundancias y ruido.

Es clave en técnicas como la descomposición en valores singulares (SVD) y el factor de matrices, que destacan relaciones escondidas o latentes entre las características de un conjunto de datos.

En el ámbito de la inteligencia artificial, mejora la eficiencia de los modelos al trabajar con representaciones compactas sin comprometer significativamente el rendimiento o la precisión.

Su uso es común en áreas como procesamiento de lenguaje natural, sistemas de recomendación y visión por computadora para optimizar tanto almacenamiento como velocidad de cálculo.