Latentesuodatus

Latentesuodatus on termi, jota käytetään kuvaamaan menetelmiä, joiden tavoitteena on erottaa havaituista datasta piilevät muuttujat, tilat tai tekijät eli latentit komponentit. Nämä piilotetut ilmiöt vaikuttavat mittaustuloksiin, mutta niitä ei suoraan havaita. Latentesuodatus yhdistää tilastollisia malleja ja signaalinkäsittelyn keinoja siten, että voidaan määritellä ja erottaa latenttien tekijöiden vaikutus.

Sovelluskohteita ovat muun muassa tilastollinen inference, ekonometria, neurotieteen signaalinkäsittely, ympäristömonitorointi sekä kuva- ja äänisignaaleihin liittyvät tehtävät. Menetelmien avulla pyritään erottamaan todelliset signaalit taustahälystä ja muista ei-havainnoitavista tekijöistä.

Yleisimmät lähestymistavat ovat Kalman-suodatus ja muut state-space -menetelmät sekä partikkelisuodatus. Lisäksi käytetään itsenäisten komponenttien analyysiä ICA, faktorianalyysiä ja variational inferenssiin perustuvia tekniikoita, joilla voidaan löytää latentteja rakenteita datasta.

Latentesuodatus voi parantaa ennusteita ja rekonstruointia sekä helpottaa tulkintaa, kun latentit tekijät ovat paremmin erossa havainnoista. Haasteina ovat mallien oikeellisuus ja identifiointi, laskennallinen kuormitus sekä tulkinnan vaikeus, jos latentit tekijät eivät ole selvästi tulkittavissa.

Latentesuodatus on kehittyvä ala, jossa menetelmät ja sovellukset laajenevat datan monimutkaistuessa.