En un artículo reciente, los científicos Eslam Abdelaleem, K. Michael Martini e Ilya Nemenman, han abordado el desafío de estimar la información mutua (MI) en datos de alta dimensionalidad. La MI mide la dependencia estadística entre dos variables, lo que resulta esencial para el análisis de datos en áreas como la neurociencia o la visión artificial. Su estimación precisa es compleja, sobre todo con datos de alta dimensión, situación común en experimentos actuales.
Hasta ahora, los métodos convencionales como el uso de histogramas, vecinos más cercanos (kNN) y los basados en kernels presentan dificultades al tratar con datos de alta dimensión debido a la gran cantidad de muestras requeridas. Recientemente, se han desarrollado métodos basados en redes neuronales para la estimación de MI, buscando superar estas limitaciones.
Los investigadores proponen un protocolo fresco para la estimación de MI con métodos de aprendizaje automático, probando su eficacia con un amplio espectro de datos sintéticos y del mundo real. Demuestran que es posible lograr una estimación fiable de MI incluso con conjuntos de datos con muestreo insuficiente y dimensionalidad alta, siempre que los datos permitan representaciones de baja dimensión precisas.
Han introducido mejoras como el uso de críticos probabilísticos y criterios de parada anticipada para mitigar el sobreajuste. Además, unificaron diferentes estimaciones de MI bajo el marco Donsker-Varadhan y validaron su propuesta con varios conjuntos de datos, incluyendo la problemática tarea de estimar la MI entre imágenes de alta dimensión.
Con estos desarrollos, se amplía el potencial de utilizar métodos de estimación de MI basados en aprendizaje automático, proporcionando nuevas guías prácticas para la aplicación efectiva de estas técnicas en el análisis de datos del mundo real. Los avances ofrecen información valiosa sobre cuándo y por qué los algoritmos de auto-supervisión moderna funcionan eficientemente, facilitando así su adopción en diversos campos de investigación.
Al concluir, señalaron que, a pesar de los retos, la estimación precisa de MI en contextos de alta dimensionalidad es alcanzable, abriendo nuevas posibilidades para el análisis de sistemas complejos.