Factorización matricial

Es una técnica matemática utilizada en el ámbito de la inteligencia artificial y el aprendizaje automático para descomponer una matriz compleja en dos o más matrices más simples.

Permite identificar patrones ocultos en los datos y reducir la dimensionalidad de grandes conjuntos de datos.

Es especialmente útil en aplicaciones como sistemas de recomendación, donde ayuda a predecir valores faltantes o preferencias de los usuarios.

En machine learning, esta técnica facilita la optimización de modelos al representar relaciones entre variables de manera más manejable.

Se utiliza comúnmente en métodos de aprendizaje colaborativo, análisis de datos y recomendaciones personalizadas.