Sparse Data (Datos Escasos)

En el ámbito de la inteligencia artificial o machine learning, se refiere a conjuntos de datos en los que una gran proporción de las entradas están vacías, tienen valores nulos o ceros.

Estos datos pueden surgir en aplicaciones donde las características que se almacenan no siempre se aplican a todas las instancias, como en sistemas de recomendaciones o análisis de texto.

El manejo de datos escasos puede ser un desafío, ya que los modelos tradicionales pueden tener dificultades para procesarlos de manera eficiente.

A menudo, se emplean técnicas específicas como factorización matricial, algoritmos de compresión o representaciones dispersas para hacer viable el uso de datos escasos.

Son comunes en tareas como predicción de preferencias del usuario, aprendizaje de temas en procesamiento de lenguaje natural y detección de anomalías.

El tratamiento y análisis adecuados de los datos escasos son fundamentales para mejorar la precisión y eficiencia de los modelos que los utilizan.