Descripción: La codificación escasa es una técnica de representación de datos que se basa en la idea de que la mayoría de los datos pueden ser representados de manera eficiente utilizando una combinación lineal de un número reducido de funciones base. Esta técnica se utiliza para reducir la dimensionalidad de los datos, lo que permite una representación más compacta y eficiente. En el contexto del aprendizaje automático y las redes neuronales, la codificación escasa se convierte en una herramienta crucial para mejorar la eficiencia del modelo y reducir el riesgo de sobreajuste. Al enfocarse en las características más relevantes de los datos, se logra una representación que conserva la información esencial mientras se elimina el ruido y la redundancia. Esto es especialmente útil en aplicaciones de análisis de datos y aprendizaje no supervisado, donde los datos pueden ser extremadamente complejos y de alta dimensión. La codificación escasa también se relaciona con la computación neuromórfica, ya que busca imitar la forma en que el cerebro humano procesa la información, utilizando un número limitado de neuronas activas para representar patrones complejos. En resumen, la codificación escasa es una técnica fundamental en el campo de la inteligencia artificial y el aprendizaje automático, que permite optimizar el procesamiento de datos y mejorar la interpretación de los modelos.
