Descripción: Una matriz dispersa es una estructura de datos en la que la mayoría de los elementos son cero, lo que permite un almacenamiento y procesamiento más eficiente en comparación con las matrices densas. En el contexto de aplicaciones de procesamiento de datos y aprendizaje automático, las matrices dispersas son fundamentales para manejar grandes volúmenes de datos. Estas matrices se representan utilizando formatos especializados que solo almacenan los elementos no nulos y sus posiciones, lo que reduce significativamente el uso de memoria. Por ejemplo, en una matriz de 1,000,000 x 1,000,000, si solo hay 1,000 elementos no nulos, almacenar todos los ceros sería ineficiente. Las matrices dispersas son especialmente útiles en el preprocesamiento de datos, donde se pueden encontrar en tareas como la representación de documentos en modelos de aprendizaje no supervisado, como el análisis de temas. Además, en el contexto de AutoML y modelos generativos, las matrices dispersas permiten optimizar el rendimiento y la gestión de memoria, facilitando el manejo de grandes conjuntos de datos que son comunes en el aprendizaje automático con Big Data.
Usos: Las matrices dispersas se utilizan en diversas aplicaciones, como el procesamiento de texto, donde se representan documentos como vectores dispersos en el espacio de características. También son comunes en sistemas de recomendación, donde se representan interacciones entre usuarios y productos. En el ámbito de la ciencia de datos, se utilizan para almacenar y manipular grandes conjuntos de datos que contienen muchos ceros, como en la representación de grafos o en la modelización de redes neuronales.
Ejemplos: Un ejemplo práctico de matriz dispersa es la representación de un conjunto de documentos en un modelo de análisis de temas, donde cada documento se representa como un vector disperso de palabras. Otro ejemplo es el uso de matrices dispersas en sistemas de recomendación, como el algoritmo de filtrado colaborativo, donde las interacciones entre usuarios y productos se almacenan en una matriz dispersa para optimizar el cálculo de recomendaciones.
