Filtro de ruido

En el ámbito de la inteligencia artificial y el aprendizaje automático, se refiere a la técnica utilizada para eliminar o reducir datos irrelevantes, inconsistentes o perturbadores de un conjunto de datos.

Es un proceso clave en la preprocesamiento de datos para mejorar la calidad de la información utilizada en los modelos, asegurando que los algoritmos aprendan patrones significativos.

Estas técnicas son especialmente útiles en tareas como procesamiento de señales, análisis de imágenes o texto, y reconocimiento de voz, donde las interferencias pueden afectar el rendimiento.

Puede implementarse mediante métodos estadísticos, técnicas de aprendizaje no supervisado o algoritmos específicos diseñados para identificar y neutralizar datos no deseados.

En sistemas de redes neuronales, a menudo se emplean herramientas como filtros digitales, máscaras convolucionales o umbralización para controlar el ruido en datos espaciales o temporales.