Descripción: La canalización de ingeniería de características es un proceso estructurado que transforma datos en bruto en características útiles para modelos de aprendizaje automático. Este proceso implica varias etapas, comenzando con la recolección de datos, donde se obtienen datos de diversas fuentes, como bases de datos, archivos CSV o APIs. A continuación, se realiza la limpieza de datos, que incluye la eliminación de valores nulos, la corrección de errores y la normalización de formatos. Posteriormente, se lleva a cabo la selección y extracción de características, donde se identifican las variables más relevantes que influirán en el modelo. Esta etapa puede incluir técnicas como la reducción de dimensionalidad o la creación de nuevas características a partir de las existentes. Finalmente, las características seleccionadas se transforman en un formato adecuado para ser alimentadas en algoritmos de aprendizaje automático. La canalización de ingeniería de características es crucial, ya que la calidad de las características impacta directamente en el rendimiento del modelo, permitiendo que los algoritmos aprendan patrones significativos y realicen predicciones precisas. En un entorno de Big Data, donde los volúmenes de datos son enormes y complejos, la automatización de este proceso se vuelve esencial para manejar eficientemente la información y optimizar los resultados de los modelos de aprendizaje automático.
