Análisis de Componentes Independientes (ICA)

Es una técnica de procesamiento de datos aplicada en inteligencia artificial y aprendizaje automático que se utiliza para descomponer señales multivariadas en componentes estadísticamente independientes.

Funciona bajo el supuesto de que las señales de origen sean no gaussianas y estén estadísticamente independientes entre sí, lo cual permite aislar las fuentes subyacentes a partir de datos mixtos observados.

Se emplea comúnmente en tareas como separación de señales, reducción de ruido y análisis de datos complejos, destacando su capacidad para manejar problemas de mezcla ciega de fuentes.

En el aprendizaje automático, su implementación puede facilitar la extracción de características relevantes al descomponer datos para revelar patrones ocultos o estructuras latentes en conjuntos de información.

Su uso es frecuente en aplicaciones relacionadas con el análisis de audio, procesamiento de imágenes, neurociencia y telecomunicaciones debido a su enfoque en identificar relaciones no obvias dentro de los datos.