Preparación de datos para el aprendizaje automático: una guía paso a paso
Demasiado Largo; Para Leer
Muchas empresas asumen que alimentar grandes volúmenes de datos en un motor de ML es suficiente para generar predicciones precisas. La verdad es que puede dar lugar a una serie de problemas, por ejemplo, sesgo algorítmico o escalabilidad limitada.
El éxito del aprendizaje automático depende en gran medida de los datos.
Y lo triste es que todos los conjuntos de datos son defectuosos. Es por eso que la preparación de datos es crucial para el aprendizaje automático. Ayuda a descartar imprecisiones y sesgos inherentes a los datos sin procesar, de modo que el modelo de ML resultante genere predicciones más confiables y precisas.