En Aprendizaje Automático, estos métodos se conocen como Preprocesamiento de Datos.
📊 ¿Qué es el Preprocesamiento de Datos?
El Preprocesamiento de Datos implica limpiar y transformar datos en bruto en un formato estructurado y utilizable para que los modelos de aprendizaje automático puedan funcionar de manera efectiva.
📌 Técnicas Clave:
Manejo de Valores Faltantes
👉 Rellenar (imputación) o eliminar datos incompletos
Normalización / Escalado
👉 Ajustar valores a una escala común (por ejemplo, rango de 0 a 1)
Codificación de Datos Categóricos
👉 Convertir etiquetas de texto en forma numérica (por ejemplo, Codificación One-Hot, Codificación de Etiquetas)
Eliminación de Ruido y Valores Atípicos
👉 Eliminar valores irrelevantes o extremos que pueden distorsionar el aprendizaje del modelo
🎯 ¿Por qué es importante?
Mejora la precisión del modelo
Asegura un formato de datos consistente
Reduce errores y sesgos
Ayuda a los modelos a aprender patrones significativos
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