Limpieza de Datos

Proceso crucial en proyectos de inteligencia artificial y aprendizaje automático que implica preparar los datos brutos para que sean aptos para el análisis y el modelado.

Incluye la identificación y corrección de errores, como valores faltantes, duplicados, inconsistencias o anomalías, que puedan distorsionar los resultados del modelo.

Comprende pasos como la normalización, estandarización y transformación de datos, para garantizar que estén en un formato uniforme y coherente.

Contribuye a mejorar la calidad de los datos, lo que a su vez impacta directamente en la precisión y el rendimiento de los algoritmos.

Es una etapa que puede consumir una cantidad significativa de tiempo en un proyecto, pero es esencial para obtener resultados confiables y valiosos.