Kernel
Un kernel es una función matemática que mide la similitud entre ejemplos de datos. Se utiliza en algoritmos como las máquinas de vectores de soporte (SVM) para transformar los datos en un espacio de mayor dimensión, donde resultan más fácilmente separables.
Contexto
El llamado “truco del kernel” permite trabajar en espacios de alta dimensión sin tener que calcular explícitamente las transformaciones. Esto facilita la resolución de problemas no lineales con un coste computacional manejable.
Ejemplos prácticos
- Clasificación con SVM: separación de datos complejos mediante kernel RBF o polinomial.
- Kernel PCA: reducción no lineal de la dimensionalidad.
- Procesamiento de lenguaje natural: comparación de cadenas con string kernels.
Ventajas y limitaciones
- ✅ Potente para capturar relaciones no lineales.
- ✅ Variedad de funciones disponibles (lineal, gaussiano, polinómico, sigmoide).
- ❌ El rendimiento depende fuertemente de la elección del kernel.
- ❌ Poco escalable en conjuntos de datos muy grandes.
Un kernel funciona como una medida de parecido flexible. En vez de comparar datos directamente, calcula cuán similares son bajo una perspectiva más abstracta. Esto resulta esencial para tratar con problemas donde las fronteras entre clases no son lineales ni evidentes.
En la práctica, elegir el kernel adecuado es un arte. El kernel lineal es rápido y funciona bien en datos con separación simple. El RBF (gaussiano) es más versátil y puede adaptarse a fronteras curvas. Los polinomiales permiten capturar interacciones de distintos grados, mientras que otros como los sigmoides se usan en contextos más específicos.
Además de la clasificación, los kernels tienen aplicaciones en bioinformática (comparación de secuencias de ADN mediante string kernels), en NLP (detección de similitudes entre textos) y en métodos de reducción de dimensionalidad. La limitación principal sigue siendo la escalabilidad, ya que los cálculos kernelizados crecen rápidamente con el tamaño del dataset.
📚 Referencias
- Schölkopf, B., Smola, A. J. (2002). Learning with Kernels.
