Low-Dimensional Representation (Representación de Baja Dimensión)

Es un concepto clave en inteligencia artificial y aprendizaje automático que se refiere a la transformación de datos de alta dimensionalidad en una representación de menor dimensionalidad, mientras se conserva la mayor cantidad de información relevante posible.

Este proceso facilita el análisis y procesamiento de datos al reducir la complejidad computacional y mitigar problemas como el sobreajuste en modelos predictivos.

Se utilizan técnicas como PCA (Análisis de Componentes Principales), t-SNE (t-Distributed Stochastic Neighbor Embedding) o autoencoders para obtener estas representaciones de baja dimensión.

El enfoque es especialmente útil en contextos como la compresión de datos, la visualización en 2D o 3D y el descubrimiento de patrones ocultos en datasets con muchas variables.

Su aplicación permite mejorar la eficiencia de los algoritmos y hacer más comprensibles los datos, especialmente cuando se trabaja con grandes volúmenes de información o datos no estructurados.