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Las plataformas como Netflix y Spotify utilizan principios de álgebra lineal para generar recomendaciones personalizadas. Mediante vectores y matrices, los sistemas de inteligencia artificial representan información sobre usuarios, películas o canciones dentro de espacios matemáticos de alta dimensión. Al comparar la similitud entre vectores, los algoritmos identifican contenidos parecidos a los que una persona ya disfruta, lo que permite sugerir nuevas opciones con alta probabilidad de interés.

Además, la multiplicación de matrices es la base del funcionamiento de las redes neuronales en deep learning, ya que permite transformar grandes conjuntos de datos y extraer patrones útiles para tareas como clasificación, traducción o recomendación. En la práctica, estas ideas pueden aplicarse para construir modelos con herramientas como NumPy, por ejemplo, para predecir precios de viviendas mediante operaciones matriciales y técnicas como la pseudo-inversa, que permite obtener soluciones incluso cuando una matriz no puede invertirse.