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Preparación de datos

Última actualización el miércoles, 24 de abril de 2024.

 

Definición:

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La preparación de datos en el ámbito de la informática y la inteligencia artificial se refiere al proceso de limpieza, transformación y organización de conjuntos de datos crudos para que sean aptos para su análisis y uso en modelos de aprendizaje automático.

Preparación de datos: clave en Informática e Inteligencia Artificial

En el ámbito de la Informática, y más específicamente en el campo de la Inteligencia Artificial, la preparación de datos es un proceso fundamental para garantizar la calidad y efectividad de los modelos y algoritmos utilizados. La preparación de datos implica una serie de operaciones que tienen como objetivo proporcionar información estructurada y limpia para su posterior análisis y procesamiento.

Importancia de la preparación de datos en Inteligencia Artificial

Los datos utilizados para entrenar modelos de Inteligencia Artificial suelen ser complejos y ruidosos, por lo que es crucial realizar una adecuada preparación de los mismos antes de alimentar los algoritmos de aprendizaje automático. Esto incluye tareas como limpieza de datos, selección de características relevantes, codificación de variables categóricas, normalización de datos, entre otras.

Impacto en la calidad de los modelos

Una correcta preparación de datos puede tener un gran impacto en la calidad y precisión de los modelos de Inteligencia Artificial resultantes. Datos mal preparados pueden llevar a modelos inexactos o sesgados, por lo que invertir tiempo y recursos en esta etapa del proceso es fundamental para obtener resultados confiables y útiles.

En resumen,

La preparación de datos es un componente esencial en el desarrollo de soluciones de Inteligencia Artificial en el ámbito de la Informática. Garantizar la calidad y adecuación de los datos utilizados es clave para la construcción de modelos eficaces y precisos que puedan generar valor en diversas aplicaciones y sectores.

 

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