10 · Descomposición de Tucker con datos reales
Parte IV, bloque 6 de Tensores para Aprendizaje Automático. Una pregunta práctica:
¿Cómo podemos comprimir un tensor conservando el significado de sus distintos ejes?
PCA comprime una matriz: dos ejes. Los datos reales suelen tener más. La descomposición de Tucker generaliza PCA a un tensor de cualquier orden: una matriz de factores por eje, más un tensor núcleo pequeño que describe cómo se combinan los factores.
El tensor es real: 6433 viajes de taxi de Nueva York vertidos en distrito de origen × distrito de destino × hora del día. Y el titular no es la razón de compresión. Es que la descomposición descubrió sola la hora pico de la tarde: nadie le habló de tiempo, tráfico ni desplazamientos.
Estudia aquí y luego ejecuta lo real: cuaderno 10 en Colab · el manual · Kahoot 3
Creado a partir del material del propio taller, de Ravi Kalia y Sebastian Laverde Chunza, CC BY 4.0.
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