Latent Space (Espacio Latente)
Dentro del ámbito de la inteligencia artificial y machine learning, se refiere a una representación matemática de dimensiones reducidas que captura las características esenciales de los datos originales, eliminando redundancias o detalles irrelevantes.
Este espacio abstracto a menudo permite a los algoritmos procesar y analizar la información de manera más eficiente al centrarse en patrones subyacentes o estructuras latentes.
En el contexto de modelos generativos, como redes neuronales generativas adversarias (GANs) o autoencoders, este concepto permite transformar datos crudos, como imágenes o texto, en un formato comprimido que facilita tareas como la generación de nuevas muestras.
En términos gráficos, puede visualizarse como un espacio multidimensional en el que cada punto representa un estado comprimido o codificado de los datos originales, permitiendo que se manipulen para alcanzar resultados específicos.
Su utilidad radica en que ofrece una manera de explorar relaciones complejas entre variables de entrada o extraer características fundamentales que no son evidentes en los datos sin procesar.