La divergencia contrastiva es un método mediante el cual los ordenadores aprenden a reconocer patrones en los datos.

Imagina que quieres enseñar a un ordenador cómo es una imagen, sin decirle siempre exactamente qué hay en ella.

La divergencia contrastiva ayuda al ordenador a reconocer las diferencias entre imágenes reales y sus propios intentos.

Así, el ordenador aprende poco a poco a entender las características importantes y a hacer mejores predicciones.

Este método se utiliza a menudo para entrenar modelos complejos de forma más rápida y sencilla.