Filtro gaussiano

Es un método de procesamiento de datos ampliamente utilizado en inteligencia artificial y machine learning para suavizar información y reducir el ruido en datos o imágenes.

Se basa en una función matemática conocida como la distribución gaussiana, la cual tiene forma de campana y asigna un peso decreciente a los valores más alejados del centro.

En visión por computadora, se emplea para preprocesar imágenes y resaltar detalles relevantes, al suavizar bordes y texturas sin eliminar información crítica.

En algoritmos de aprendizaje, puede utilizarse para limpiar conjuntos de datos, lo que permite modelar patrones más precisos y evitar falsos positivos generados por irregularidades o valores aberrantes.

Su aplicación mejora la calidad y robustez del modelo al garantizar que los datos de entrada sean más consistentes y menos propensos a errores o interpretaciones erróneas.