Extracción de características

Es el proceso de transformar datos brutos en un conjunto más representativo y manejable de características que capturan la información relevante para un modelo de aprendizaje automático.

Involucra la selección o creación de variables que son útiles para predecir el comportamiento o resultados esperados de un sistema.

Este procedimiento puede realizarse de manera manual, donde los expertos construyen las características basándose en su conocimiento, o automática, empleando técnicas algorítmicas.

Es fundamental para reducir la dimensionalidad de los datos, mejorar la eficiencia computacional y evitar problemas como el sobreajuste.

Las técnicas más comunes incluyen análisis de componentes principales (PCA), codificación categórica y extracción de características basada en el dominio específico de los datos.

Una buena extracción impacta directamente en la eficacia, precisión y rendimiento de los modelos de inteligencia artificial y machine learning.