Cosa significa "Caratteristiche Latenti"?

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Le caratteristiche latenti sono variabili nascoste che catturano informazioni importanti sui dati senza essere osservate direttamente. In parole semplici, rappresentano modelli o caratteristiche sottostanti che potrebbero non essere immediatamente visibili.

Ad esempio, guardando immagini, le caratteristiche latenti possono includere aspetti come colore, forma o texture, anche se questi elementi non sono ovvi a prima vista.

Nel contesto del machine learning, i modelli usano spesso queste caratteristiche latenti per imparare e fare previsioni sui dati. Concentrandosi su questi aspetti nascosti, i modelli possono capire meglio e lavorare con la complessità delle informazioni.

Le caratteristiche latenti giocano un ruolo chiave in compiti come generare nuove immagini o analizzare dati, poiché aiutano i modelli a migliorare le proprie prestazioni e a fare conclusioni più accurate.