Descripción: La ortogonalización es el proceso de transformar un conjunto de vectores en un espacio vectorial de tal manera que se vuelvan ortogonales entre sí, es decir, que el producto interno entre cada par de vectores sea cero. Este concepto es fundamental en diversas áreas de la matemática y la computación, ya que permite simplificar problemas complejos al descomponerlos en componentes independientes. En el contexto de la computación, la ortogonalización se utiliza para garantizar que los estados sean distinguibles. En aplicaciones de inteligencia artificial, se aplica para mejorar la estabilidad del entrenamiento al evitar la redundancia en las características aprendidas. En el ámbito del aprendizaje automático y las redes neuronales, la ortogonalización puede ser crucial para la selección de características, ayudando a reducir la dimensionalidad de los datos y a mejorar la eficiencia del modelo. Además, en el deep learning y las redes neuronales convolucionales, se emplea para optimizar la convergencia del entrenamiento y mejorar la generalización del modelo. En resumen, la ortogonalización es una técnica poderosa que se utiliza para mejorar la calidad y la eficiencia de los algoritmos en múltiples disciplinas tecnológicas.
