Núcleo (Kernel)

En el ámbito de la inteligencia artificial y el machine learning, el término hace referencia a una función matemática utilizada para transformar datos a un espacio de mayor dimensionalidad. Este concepto es fundamental en algoritmos como las Máquinas de Soporte Vectorial (SVM), donde permite resolver problemas no lineales al encontrar patrones complejos en los datos.

La función actúa como un puente para aplicar técnicas de aprendizaje lineales sobre problemas que originalmente no son separables linealmente en su espacio original. Esto se logra mediante una transformación implícita de los datos, sin necesidad de calcular explícitamente las coordenadas en el nuevo espacio.

Entre las funciones más comunes utilizadas se incluyen los núcleos lineales, polinomiales, sigmoides y de Gauss (RBF, por sus siglas en inglés). La elección adecuada de la función puede influir significativamente en el rendimiento del modelo de aprendizaje.

En resumen, se trata de una herramienta esencial para manejar problemas complejos y extraer relaciones ocultas en conjuntos de datos, ampliando las capacidades predictivas de los modelos de machine learning.