Vectorization
La vectorización es el proceso mediante el cual los datos en bruto —como textos, imágenes o sonidos— se convierten en vectores numéricos que los modelos de aprendizaje automático pueden interpretar. Estos vectores representan matemáticamente las características de los datos, permitiendo que los algoritmos calculen similitudes, realicen clasificaciones y hagan predicciones.
Contexto y origen
El concepto de vectorización surgió de la necesidad de manejar datos no estructurados en inteligencia artificial. En el ámbito del procesamiento del lenguaje natural (PLN), se empezó con enfoques simples como el one-hot encoding. Más adelante, surgieron representaciones distribuidas como Word2Vec y GloVe, capaces de capturar la semántica de las palabras. Hoy en día, los embeddings contextuales derivados de transformadores como BERT y GPT son el estándar, pues generan vectores más ricos y precisos.
Aplicaciones prácticas
- Procesamiento del lenguaje natural: representar palabras o frases como vectores para análisis de sentimientos, traducción o chatbots.
- Visión por computadora: convertir imágenes en vectores para clasificación, reconocimiento facial o segmentación semántica.
- Sistemas de recomendación: mapear usuarios y productos a un espacio vectorial común para sugerir contenido personalizado.
- Bases de datos vectoriales: indexar documentos, imágenes o vídeos en forma de vectores para realizar búsquedas semánticas rápidas y eficientes.
Retos y limitaciones
Uno de los principales desafíos es la dimensionalidad. Vectores demasiado grandes aumentan el coste de cálculo y almacenamiento, mientras que vectores demasiado pequeños pierden información valiosa. Además, los vectores reflejan los datos con los que fueron entrenados: si el conjunto es sesgado, la vectorización transmitirá ese sesgo a los modelos.