Descripción: El blanqueo es una técnica de preprocesamiento de datos que se utiliza para transformar conjuntos de datos en una forma donde las características son no correlacionadas y tienen una varianza de uno. Este proceso es fundamental en el ámbito del aprendizaje automático y la inteligencia artificial, ya que permite mejorar la eficacia de los modelos al eliminar redundancias y facilitar la convergencia durante el entrenamiento. El blanqueo se basa en la idea de que los datos deben ser normalizados y descompuestos en componentes ortogonales, lo que significa que cada característica se vuelve independiente de las demás. Esto se logra a través de técnicas matemáticas como la descomposición en valores singulares (SVD) o la transformación de Karhunen-Loève. Al aplicar el blanqueo, se busca no solo mejorar la precisión de los modelos predictivos, sino también reducir el tiempo de cálculo y optimizar el rendimiento general del sistema. En el contexto del aprendizaje federado, donde los datos se distribuyen en múltiples dispositivos, el blanqueo puede ser crucial para asegurar que los modelos aprendan de manera efectiva sin comprometer la privacidad de los datos. En resumen, el blanqueo es una herramienta esencial en el preprocesamiento de datos que permite a los algoritmos de aprendizaje automático operar de manera más eficiente y efectiva.
