Se denomina algoritmo de compresión con pérdida a cualquier procedimiento de codificación que tenga como objetivo representar cierta cantidad de información utilizando una menor cantidad de la misma, siendo imposible una reconstrucción exacta de los datos originales.

La compresión con pérdida sólo es útil cuando la reconstrucción exacta no es indispensable para que la información tenga sentido. La información reconstruida es solo una aproximación de la información original. Suele restringirse a información analógica que ha sido digitalizada (imágenes, audio, video, etc.), donde la información puede ser "parecida" y, al mismo tiempo, ser subjetivamente la misma. Su mayor ventaja reside en las altas razones de compresión que ofrece en contraposición a un algoritmo de compresión sin pérdida.

Existen dos técnicas comunes de compresión con pérdida:

• Por códecs de transformación: los datos originales son transformados de tal forma que se simplifican (sin posibilidad de regreso a los datos originales). Creando un nuevo conjunto de datos proclives a altas razones de compresión sin pérdida.

• Por códecs predictivos: los datos originales son analizados para predecir el comportamiento de los mismos. Después se compara esta predicción con la realidad, codificando el error y la información necesaria para la reconstrucción. Nuevamente, el error es proclive a altas razones de compresión sin pérdida.

En algunos casos se utilizan ambas, aplicando la transformación al resultado de la codificación predictiva.

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