Em Aprendizado de Máquina, esses métodos são conhecidos como Pré-processamento de Dados.
📊 O que é Pré-processamento de Dados?
O Pré-processamento de Dados envolve a limpeza e transformação de dados brutos em um formato estruturado e utilizável para que os modelos de aprendizado de máquina possam funcionar de forma eficaz.
📌 Técnicas Principais:
Tratamento de Valores Ausentes
👉 Preenchimento (imputação) ou remoção de dados incompletos
Normalização / Escalonamento
👉 Ajuste de valores para uma escala comum (por exemplo, intervalo de 0 a 1)
Codificação de Dados Categóricos
👉 Conversão de rótulos de texto em forma numérica (por exemplo, One-Hot Encoding, Label Encoding)
Remoção de Ruído e Outliers
👉 Eliminação de valores irrelevantes ou extremos que podem distorcer o aprendizado do modelo
🎯 Por que é importante?
Melhora a precisão do modelo
Garante um formato de dados consistente
Reduz erros e viés
Ajuda os modelos a aprender padrões significativos
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