Hiperespacio de Características

En el ámbito de la inteligencia artificial y el machine learning, se refiere al espacio matemático multidimensional en el que se representan las características o atributos de los datos utilizados para entrenar modelos.

Cada dimensión de este espacio corresponde a una característica específica de los datos, permitiendo que los algoritmos procesen y analicen dichos aspectos de manera simultánea.

Es una herramienta clave para transformar datos brutos en una representación estructurada, facilitando tareas como la clasificación, regresión o clustering.

El aumento de dimensiones puede generar un fenómeno conocido como "la maldición de la dimensionalidad", que complica el análisis y desempeño de los algoritmos debido al crecimiento exponencial de la complejidad del espacio computacional.

Para mitigar este problema, se utilizan técnicas de reducción de dimensionalidad, como PCA (Análisis de Componentes Principales) o t-SNE, que simplifican el hiperespacio manteniendo la información más relevante de los datos.