Invariancia

En el contexto de la inteligencia artificial y el aprendizaje automático, hace referencia a la capacidad de un modelo para reconocer o procesar patrones, datos o características de manera consistente, independientemente de transformaciones específicas en los datos de entrada.

Estas transformaciones pueden incluir traslaciones, rotaciones, escalados o incluso cambios en la iluminación, dependiendo del dominio del problema.

La invariancia es clave en aplicaciones como el reconocimiento de imágenes, donde los objetos pueden aparecer en diferentes orientaciones, tamaños o posiciones, y el sistema debe ser capaz de identificarlos correctamente a pesar de estas variaciones.

Técnicas como convoluciones en redes neuronales se utilizan para incorporar invariancia al diseño de los modelos, mejorando su capacidad de generalización y precisión en entornos diversos.