Descripción: El ajuste de funciones en el contexto de AutoML se refiere al proceso de optimizar y seleccionar las funciones o características que se utilizarán en un modelo de aprendizaje automático. Este proceso es crucial, ya que la calidad y relevancia de las funciones pueden influir significativamente en el rendimiento del modelo. El ajuste de funciones implica la identificación de las variables más importantes que afectan la predicción, así como la transformación de estas variables para mejorar la capacidad del modelo para aprender patrones en los datos. Las técnicas de ajuste de funciones pueden incluir la normalización, la creación de interacciones entre variables, la eliminación de funciones redundantes o irrelevantes, y la aplicación de métodos estadísticos para evaluar la importancia de cada función. En el ámbito de AutoML, donde se busca automatizar el proceso de construcción de modelos, el ajuste de funciones se convierte en una etapa esencial para garantizar que los modelos generados sean precisos y eficientes. Este proceso no solo ahorra tiempo a los científicos de datos, sino que también permite a los modelos adaptarse mejor a diferentes conjuntos de datos y problemas, mejorando así su aplicabilidad en diversas áreas como la predicción de ventas, el análisis de sentimientos y la detección de fraudes.
