La palabra “latente” significa “oculto”. Se usa más o menos de esa manera en el aprendizaje automático: observa algunos datos que están en el espacio que puede observar y desea asignarlos a un espacio latente donde los puntos de datos similares están más juntos.
Por ejemplo, considere estas 4 imágenes:
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En el espacio de píxeles que observa, no hay similitud inmediata entre dos imágenes. Sin embargo, si tuviera que asignarlo a un espacio latente, desearía que las imágenes de la izquierda estuvieran más cerca entre sí en el espacio latente que con cualquiera de las imágenes de la derecha. Por lo tanto, su espacio latente captura la estructura de sus datos en su tarea.
En LDA, modela la tarea de manera que los documentos que pertenecen a temas similares estén más cerca en el espacio latente de los temas.
En las incorporaciones de palabras, desea asignar palabras a un espacio vectorial latente de modo que las palabras con un significado similar estén más cerca en ese espacio.
