Glosario IA
El diccionario completo de la Inteligencia Artificial
t-SNE (t-Distributed Stochastic Neighbor Embedding)
Algoritmo de reducción de dimensión no lineal particularmente efectivo para visualizar datos de alta dimensión, centrándose en preservar estructuras locales similares.
Número de vecinos (n_neighbors)
Parámetro fundamental de UMAP que determina el tamaño del vecindario local utilizado para construir la representación de la variedad, afectando directamente la preservación de la estructura.
Fuerza repulsiva
Mecanismo en algoritmos de visualización como t-SNE y UMAP que evita la aglutinación de puntos y preserva la estructura local de los datos.
Optimización por descenso de gradiente
Proceso iterativo utilizado para minimizar la función de costo en t-SNE y UMAP, ajustando progresivamente las posiciones de los puntos en el espacio reducido.
Estructura local vs global
Compromiso fundamental en los algoritmos de reducción de dimensión entre la preservación de las relaciones de vecindad cercanas y la disposición global de los clusters.
Variedad topológica (Manifold)
Concepto matemático subyacente a UMAP que supone que los datos de alta dimensión residen en una superficie de menor dimensión inmersa en el espacio original.
Grafo k-vecinos más cercanos (k-NN)
Estructura de datos intermedia utilizada por UMAP para modelar las relaciones de vecindad antes de la proyección en el espacio de dimensión reducida.
Min_distance
Parámetro de UMAP que controla la distancia mínima permitida entre puntos en el espacio reducido, influyendo en la compacidad de los clusters resultantes.
Calidad de incrustación
Medida de la fidelidad con la cual la representación en baja dimensión preserva las relaciones estructurales de los datos originales.
Incrustación estocástica
Naturaleza probabilística de t-SNE donde las posiciones finales pueden variar entre ejecuciones, a diferencia de los enfoques deterministas de reducción de dimensión.
Optimización de entropía cruzada
Alternativa a la divergencia de Kullback-Leibler utilizada en ciertas implementaciones de t-SNE para una convergencia más estable de la optimización.