Preprocesamiento de datos

Es una etapa esencial en los proyectos de inteligencia artificial y aprendizaje automático que consiste en transformar, limpiar y estructurar datos en un formato adecuado antes de alimentar los algoritmos de modelado.

Incluye procesos como limpieza de datos (eliminación de valores nulos, duplicados o datos inconsistentes), normalización, codificación de variables categóricas y selección de características relevantes.

Tiene como objetivo mejorar la calidad y la representatividad de los datos, asegurando que los modelos de aprendizaje funcionen de manera eficiente y produzcan resultados precisos.

Es un paso crítico para evitar sesgos en los modelos y garantizar que los patrones detectados sean significativos y generalizables a nuevos conjuntos de datos.

Contribuye a optimizar el rendimiento del modelo, ya que reduce el ruido en los datos y elimina elementos innecesarios o redundantes que podrían dificultar el aprendizaje algorítmico.