Descripción: La descomposición de tensores es una técnica utilizada para descomponer arreglos multidimensionales, conocidos como tensores, en componentes más simples que facilitan su análisis. Esta técnica es fundamental en el campo del aprendizaje automático y la minería de datos, donde se busca extraer patrones y estructuras subyacentes en los datos sin la necesidad de etiquetas. Al descomponer un tensor, se pueden identificar características relevantes y relaciones entre diferentes dimensiones de los datos, lo que permite una mejor comprensión y visualización de la información. La descomposición de tensores se basa en métodos matemáticos avanzados, como la descomposición en valores singulares (SVD) y la factorización de tensores, que permiten representar los datos en formas más manejables. Esta técnica es especialmente útil en contextos donde los datos son complejos y multidimensionales, como en el análisis de imágenes, procesamiento de señales y sistemas de recomendación. Al simplificar la estructura de los datos, la descomposición de tensores no solo mejora la eficiencia computacional, sino que también potencia la capacidad de los algoritmos de aprendizaje automático para generalizar y hacer predicciones precisas.
