Descripción: Los datos multimodales de alta dimensionalidad se refieren a conjuntos de datos que integran múltiples modalidades, como texto, imágenes, audio y video, y que poseen un gran número de características o dimensiones. Esta complejidad se debe a que cada modalidad puede contener información rica y diversa, lo que permite una representación más completa de un fenómeno o entidad. Por ejemplo, en el análisis de sentimientos, se pueden combinar datos de texto (como comentarios en redes sociales), imágenes (como fotos de productos) y audio (como grabaciones de opiniones) para obtener una comprensión más profunda de las percepciones del consumidor. La alta dimensionalidad de estos datos plantea desafíos significativos en términos de procesamiento y análisis, ya que las técnicas tradicionales pueden no ser efectivas para manejar la gran cantidad de información y las interacciones entre diferentes modalidades. Por lo tanto, se requieren modelos avanzados que puedan aprender de estas interacciones y extraer patrones significativos. Estos modelos multimodales son esenciales en el campo del aprendizaje automático y la inteligencia artificial, ya que permiten la creación de sistemas más robustos y precisos que pueden realizar tareas complejas, como la clasificación de contenido, la generación de descripciones automáticas y la mejora de la experiencia del usuario en aplicaciones digitales.
