Asimilación de Datos

Es el proceso de recoger, organizar y estructurar grandes volúmenes de datos provenientes de diversas fuentes para que puedan ser procesados eficientemente por un sistema de inteligencia artificial o aprendizaje automático.

Implica normalizar, limpiar y transformar el contenido en formatos adecuados para su análisis, garantizando la calidad, consistencia y relevancia de los datos.

Esta etapa es crucial para entrenar modelos de machine learning, ya que mejora la precisión y el desempeño en la toma de decisiones automatizadas.

Permite identificar patrones, tendencias y relaciones dentro de los datos, convirtiéndolos en información valiosa para aplicaciones diversas como la predicción, clasificación o análisis profundo.