**Descripción:** El patrón de esparcidad se refiere a la disposición de elementos no cero en una matriz dispersa. En el contexto de la computación y el aprendizaje automático, este patrón es crucial para optimizar el almacenamiento y el procesamiento de datos. Las matrices dispersas son aquellas que contienen una gran cantidad de ceros en comparación con los elementos no cero, lo que significa que la mayoría de sus entradas son irrelevantes para el análisis. Este fenómeno es común en diversas aplicaciones, como en el procesamiento de texto y el análisis de datos, donde las matrices de características pueden tener miles de dimensiones, pero solo unas pocas contienen información significativa. La representación eficiente de estas matrices es fundamental para mejorar el rendimiento de los algoritmos, ya que permite reducir el uso de memoria y acelerar los cálculos. La comprensión del patrón de esparcidad es esencial para los desarrolladores y científicos de datos, ya que les permite diseñar soluciones más eficientes y escalables en el ámbito del aprendizaje automático y la inteligencia artificial.
