Representación de datos

En el ámbito de la inteligencia artificial y el machine learning, hace referencia al proceso de transformar datos brutos en una forma que los algoritmos puedan interpretar y procesar de manera eficiente.

Se enfoca en estructurar y organizar los datos para resaltar patrones, relaciones y características relevantes que faciliten el entrenamiento de modelos.

Incluye técnicas como la normalización, la extracción de características y la dimensionalidad de los datos para optimizar su uso en modelos predictivos.

Es esencial para mejorar la calidad del modelo, prevenir problemas como el sobreajuste y reducir la complejidad computacional.

Forma parte fundamental del preprocesamiento y es clave para garantizar la precisión y la fiabilidad de los resultados en sistemas de aprendizaje automático.