Similitud

En el ámbito de la inteligencia artificial y el aprendizaje automático, hace referencia a la medida o grado de semejanza entre dos elementos, que puede evaluarse en función de diversas características, como valores numéricos, patrones o estructuras.

Se utiliza para comparar datos con el objetivo de identificar relaciones, agrupar información o clasificar elementos de manera eficiente dentro de un modelo.

Las métricas de similitud más comunes incluyen la distancia euclidiana, el coseno de similitud y la correlación de Pearson, entre otras.

Es esencial en tareas como la detección de duplicados, la búsqueda de elementos relacionados y el funcionamiento de sistemas de recomendación.

En enfoques de aprendizaje supervisado y no supervisado, permite evaluar qué tan similares son los datos de entrada con respecto a clases o grupos ya definidos.