Vectores ortogonales

En el ámbito de la inteligencia artificial y el machine learning, se refiere a aquellos vectores que tienen un producto escalar igual a cero, lo que indica que son completamente independientes en términos de dirección dentro del espacio vectorial.

Esta característica de independencia es clave para técnicas como la reducción de dimensionalidad o la representación de datos, ya que permite distinguir patrones únicos entre variables o características.

En el entrenamiento de modelos, los vectores ortogonales facilitan la minimización de redundancias en los datos, promoviendo una mayor eficiencia en el procesamiento y análisis.

Además, en métodos basados en álgebra lineal, como la descomposición en valores singulares (SVD) o la factorización matricial, la ortogonalidad es esencial para garantizar propiedades matemáticas que optimizan las operaciones involucradas.

Su utilidad también se extiende al diseño de redes neuronales y funciones de activación, asegurando estabilidad y evitando problemas como la colinealidad entre parámetros.