Descripción: La Incrustación de Vecinos Estocásticos (t-SNE, por sus siglas en inglés) es una técnica de reducción de dimensionalidad no lineal que permite visualizar datos de alta dimensión al incrustarlos en un espacio de menor dimensión, generalmente en dos o tres dimensiones. Esta técnica es especialmente útil para explorar y entender conjuntos de datos complejos, donde las relaciones entre las variables no son lineales. t-SNE trabaja mediante la conversión de similitudes entre puntos de datos en probabilidades, creando una representación en la que los puntos similares en el espacio original se agrupan juntos en el espacio reducido. A diferencia de otros métodos de reducción de dimensionalidad, como el Análisis de Componentes Principales (PCA), t-SNE es capaz de capturar estructuras locales y globales en los datos, lo que lo hace ideal para la visualización de datos en diversos campos, incluyendo la biología, la imagenología y el procesamiento del lenguaje natural. Su capacidad para revelar patrones ocultos y agrupaciones en datos complejos ha llevado a su adopción en diversas áreas de investigación y análisis de datos, convirtiéndolo en una herramienta valiosa para científicos de datos y analistas.
Historia: La técnica t-SNE fue introducida por Laurens van der Maaten y Geoffrey Hinton en 2008. Su desarrollo se basó en la necesidad de métodos más efectivos para la visualización de datos de alta dimensión, superando las limitaciones de técnicas anteriores como el PCA. Desde su publicación, t-SNE ha evolucionado y se ha convertido en una de las herramientas más populares en el análisis exploratorio de datos, especialmente en el ámbito de la inteligencia artificial y el aprendizaje automático.
Usos: t-SNE se utiliza principalmente en el análisis exploratorio de datos, donde se requiere una visualización clara de estructuras complejas. Es común en diversas áreas, como la biología para la visualización de datos genómicos, en el procesamiento de imágenes para la reducción de dimensionalidad en conjuntos de datos de imágenes, y en el procesamiento del lenguaje natural para la visualización de embeddings de palabras. También se aplica en la detección de anomalías y en la identificación de patrones en grandes volúmenes de datos.
Ejemplos: Un ejemplo práctico de t-SNE es su uso en la visualización de datos de expresión génica, donde se pueden identificar grupos de células con perfiles de expresión similares. Otro ejemplo es su aplicación en la visualización de embeddings de palabras en modelos de procesamiento de lenguaje natural, donde se pueden observar relaciones semánticas entre palabras en un espacio reducido.
