Descripción: Un tensor disperso es un tensor que está mayormente lleno de ceros y solo almacena valores no cero. Esta estructura de datos es fundamental en el ámbito del aprendizaje automático y la computación científica, ya que permite representar de manera eficiente datos que contienen una gran cantidad de ceros. Los tensores dispersos son especialmente útiles en situaciones donde los datos son escasos o donde la mayoría de las entradas son irrelevantes, lo que permite ahorrar memoria y mejorar la velocidad de procesamiento. A diferencia de los tensores densos, que almacenan todos los elementos, incluidos los ceros, los tensores dispersos utilizan técnicas de compresión para almacenar solo los valores significativos y sus respectivas posiciones. Esto no solo optimiza el uso de recursos, sino que también facilita operaciones matemáticas en espacios de alta dimensión, donde la mayoría de los elementos son cero. En el contexto de bibliotecas de procesamiento de datos y aprendizaje automático, los tensores dispersos permiten a los desarrolladores manejar grandes volúmenes de datos de manera más eficiente, lo que es crucial en aplicaciones como el procesamiento de lenguaje natural, la visión por computadora y la recomendación de sistemas, donde los datos suelen ser escasos y dispersos.
