Estado latente

En inteligencia artificial y machine learning, se refiere a un conjunto de características o representaciones subyacentes que no son directamente observables pero que se infieren a partir de los datos disponibles.

Estas representaciones condensan información compleja en un formato más compacto y útil para tareas específicas, como la clasificación, el clustering o la generación de contenido.

Son esenciales en modelos que buscan detectar patrones ocultos o relaciones abstractas en los datos.

Los métodos para trabajar con estados latentes incluyen representaciones vectoriales, embeddings o espacios de menor dimensión generados por técnicas como autoencoders y modelos generativos.

La identificación adecuada de estos estados es clave para mejorar la capacidad predictiva y de generalización de los sistemas de aprendizaje automático.