Autocodificador (autoencoder)
Red neuronal que aprende a comprimir datos en una representación compacta y luego reconstruirlos. Útil para reducir dimensionalidad, detectar anomalías y generar datos.
Red neuronal que aprende a comprimir datos en una representación compacta y luego reconstruirlos. Útil para reducir dimensionalidad, detectar anomalías y generar datos.
Actualizado: 3 de junio de 2026.
Un autoencoder tiene un "codificador" que reduce la entrada a un código pequeño y un "decodificador" que intenta reconstruir la entrada original a partir de él. Para hacerlo bien, debe capturar lo esencial.
Para qué sirve
Comprimir, eliminar ruido, detectar anomalías (lo que reconstruye mal es raro) y aprender embeddings sin etiquetas, en clave de aprendizaje no supervisado.
Variantes
Los autoencoders variacionales (VAE) añaden un componente probabilístico que permite generar datos nuevos.