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Limpieza de datos
Definición:
La limpieza de datos es el proceso de identificar, corregir o eliminar inexactitudes, inconsistencias o errores en conjuntos de datos, con el objetivo de mejorar su calidad y fiabilidad para análisis y uso posteriores en aplicaciones informáticas o de inteligencia artificial.
La importancia de la Limpieza de datos en Informática y Inteligencia Artificial
En el campo de la Informática y la Inteligencia Artificial, la limpieza de datos es un proceso fundamental que consiste en detectar y corregir errores, eliminar datos duplicados, resolver inconsistencias y asegurar la calidad de los datos utilizados en análisis y modelado.
¿Por qué es crucial la limpieza de datos?
Mejora la precisión de los algoritmos: Al contar con datos limpios y consistentes, los algoritmos de machine learning y análisis de datos pueden generar resultados más precisos y confiables.
Optimiza el rendimiento de los modelos: Al eliminar ruido y datos irrelevantes, se mejora el rendimiento de los modelos predictivos, permitiendo tomar decisiones más acertadas.
Facilita la toma de decisiones: Con datos limpios y bien estructurados, los profesionales pueden tomar decisiones informadas basadas en información confiable y actualizada.
En resumen, la limpieza de datos es un proceso esencial en el ámbito de la Informática y la Inteligencia Artificial que garantiza la validez y utilidad de los datos utilizados en diferentes aplicaciones y proyectos.
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