Descripción: El ‘espacio latente’ se refiere a una representación de datos comprimidos en un espacio de menor dimensión, que captura las características más relevantes de los datos originales. En el contexto de modelos de aprendizaje automático y redes neuronales, el espacio latente se utiliza para facilitar la comprensión y manipulación de datos complejos, como imágenes o secuencias. Este espacio permite que los modelos aprendan patrones y relaciones subyacentes en los datos, lo que resulta en una representación más compacta y eficiente. A menudo, el espacio latente se genera a través de capas intermedias en la arquitectura del modelo, donde las características de entrada se transforman en vectores de menor dimensión. Esta representación es crucial para tareas como la generación de imágenes, la clasificación y la detección de objetos, ya que permite a los modelos generalizar mejor a partir de ejemplos limitados. Además, el espacio latente puede ser explorado y manipulado para crear variaciones de los datos originales, lo que es especialmente útil en aplicaciones generativas como los autoencoders y las redes generativas adversariales (GANs). En resumen, el espacio latente es un concepto fundamental en el aprendizaje profundo que permite a los modelos extraer y representar información de manera más efectiva.
