Descripción: El aumento de características es el proceso de crear nuevas características a partir de las existentes para mejorar el rendimiento del modelo en el ámbito del aprendizaje automático. Este enfoque es fundamental, ya que las características son los atributos o variables que se utilizan para entrenar modelos predictivos. Al generar nuevas características, se busca capturar patrones más complejos y relevantes en los datos, lo que puede llevar a una mejora significativa en la precisión y efectividad del modelo. Este proceso puede incluir técnicas como la combinación de variables, la transformación de datos, la creación de interacciones entre características y la aplicación de métodos estadísticos para extraer información adicional. En el contexto de la inteligencia artificial explicable, el aumento de características también puede ayudar a hacer que los modelos sean más interpretables, al proporcionar una mejor comprensión de cómo las características influyen en las predicciones. En el ámbito del aprendizaje automático automatizado (AutoML), el aumento de características es una parte integral del proceso de automatización, permitiendo que los sistemas identifiquen y utilicen las características más relevantes sin intervención humana. En el caso de las redes generativas antagónicas (GANs), el aumento de características puede ser utilizado para mejorar la calidad de las imágenes generadas, al incorporar atributos adicionales que enriquecen el proceso de generación.
