Lattice-Based Models (Modelos Basados en Redes)
Los modelos basados en redes son una técnica empleada en inteligencia artificial y machine learning que utiliza estructuras matemáticas denominadas retículas o redes (lattices) para representar datos y relaciones.
Estas redes son definidas como conjuntos ordenados con una estructura jerárquica que permite organizar elementos en función de una relación parcial de orden.
Son útiles en tareas como clasificación, optimización y procesamiento de lenguajes, ya que proporcionan un marco robusto para modelar incertidumbre y variabilidad.
En machine learning, se aplican con frecuencia en algoritmos relacionados con aprendizaje profundo y representación de datos, debido a su capacidad para gestionar espacios de alta dimensionalidad.
Los modelos basados en redes también facilitan la evaluación de configuraciones de datos complejos, como los problemas de decisión en sistemas probabilísticos.
Son ampliamente utilizados en áreas como criptografía post-cuántica, visión por computadora y reconocimiento de patrones.
Su naturaleza flexible y estructura matemática precisa los convierten en herramientas valiosas para resolver problemas computacionales y de aprendizaje.