¿Qué significa "Características Latentes"?

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Las características latentes son variables ocultas que capturan información importante sobre los datos sin ser observadas directamente. En palabras simples, representan patrones o características subyacentes que pueden no ser obvias a simple vista.

Por ejemplo, al mirar imágenes, las características latentes pueden incluir aspectos como color, forma o textura, incluso si estos elementos no son evidentes de inmediato.

En el contexto del aprendizaje automático, los modelos a menudo usan estas características latentes para aprender y hacer predicciones sobre los datos. Al centrarse en estos aspectos ocultos, los modelos pueden entender y trabajar mejor con la complejidad de la información.

Las características latentes juegan un papel clave en tareas como generar nuevas imágenes o analizar datos, ya que ayudan a los modelos a mejorar su rendimiento y hacer conclusiones más precisas.