Descripción: La escasez es una propiedad de un conjunto de datos donde una gran parte de los elementos son cero o no están presentes. Este fenómeno es común en diversas áreas de la ciencia de datos y el aprendizaje automático, donde los datos pueden ser altamente dispersos. En el contexto del aprendizaje profundo, la escasez puede influir en la forma en que se entrenan los modelos, ya que los algoritmos pueden tener dificultades para aprender patrones significativos de conjuntos de datos que contienen una alta proporción de ceros. La escasez también se relaciona con la eficiencia computacional, ya que los modelos que manejan datos escasos pueden requerir técnicas especiales de optimización y preprocesamiento para mejorar su rendimiento. Además, la escasez puede afectar la interpretación de los resultados, ya que los modelos pueden ser propensos a sobreajustarse a los pocos datos no nulos disponibles. En resumen, la escasez es un concepto crucial en el análisis de datos que requiere atención especial en el diseño y la implementación de modelos de aprendizaje automático.
