Sparse Matrix

Sparse Matrix

Es una estructura de datos utilizada para representar matrices en las que la mayoría de los elementos son ceros o vacíos, optimizando así el uso de memoria y los costos computacionales.

En el ámbito del machine learning y la inteligencia artificial, estas matrices se emplean frecuentemente para manejar datos dispersos, como en sistemas de recomendación, procesamiento de texto o análisis de grandes conjuntos de datos.

El almacenamiento de este tipo de matrices se realiza mediante métodos eficientes como listas de coordenadas (COO), formato de compresión de filas (CSR) o compresión de columnas (CSC), evitando guardar explícitamente los valores nulos.

El manejo adecuado de matrices dispersas permite reducir el tiempo de cómputo y mejorar el rendimiento de los algoritmos, especialmente en tareas de gran dimensionalidad.

Son particularmente útiles en técnicas como la factorización matricial, la normalización de datos o en modelos de redes neuronales al trabajar con pesos escasos.

Entradas Relacionadas

Subir