Latent Feature Extraction (Extracción de Características Latentes)

Es un proceso utilizado en inteligencia artificial y machine learning para identificar y representar patrones o variables ocultas subyacentes en los datos.

Estas características latentes no son observables directamente, pero se infieren a partir de las relaciones y estructuras presentes en los conjuntos de datos.

El objetivo principal es reducir dimensiones y simplificar los datos manteniendo la mayor cantidad de información relevante posible.

Se logra mediante técnicas matemáticas y estadísticas como la descomposición en valores singulares (SVD), el análisis de componentes principales (PCA) o métodos de factorización matricial.

Es fundamental en tareas como procesamiento de lenguaje natural, análisis de imágenes, sistemas de recomendación y modelado de datos no estructurados.

Permite generar una representación más compacta y significativa de los datos, mejorando la eficiencia y precisión de modelos predictivos y descriptivos.