Latent Heat Mapping (Mapeo de Calor Latente)

Es una técnica utilizada en los campos de inteligencia artificial y machine learning para visualizar y analizar patrones latentes en datos multivariables.

Consiste en mapear las representaciones comprendidas en el espacio latente de un modelo, como los vectores que resultan de codificaciones en autoencoders o redes neuronales generativas.

Permite interpretar cómo los datos están distribuidos en ese espacio abstracto, proporcionando una vista simplificada y comprensible de las relaciones subyacentes entre variables complejas.

Frecuentemente emplea herramientas de reducción de dimensionalidad, como t-SNE o PCA, para facilitar la representación gráfica del espacio latente en dos o tres dimensiones.

Es ampliamente utilizado en la exploración de datos no estructurados, como imágenes, textos o secuencias, contribuyendo a mejorar la interpretabilidad de los modelos.

Su capacidad de visualización también facilita la detección de anomalías, agrupamientos o tendencias ocultas que podrían pasar desapercibidas en datos originales de alta dimensión.