Descripción: La codificación binaria es un método de representación de datos que utiliza dos símbolos, típicamente 0 y 1, para expresar información. Este enfoque es fundamental en el ámbito de la informática, ya que permite que las computadoras procesen y almacenen datos de manera eficiente. En el contexto del aprendizaje automático, la codificación binaria se utiliza para transformar variables categóricas en un formato que los algoritmos de aprendizaje automático pueden interpretar. Esto se logra asignando un valor binario a cada categoría, facilitando así el análisis y la modelización de datos. La codificación binaria no solo optimiza el rendimiento de los modelos, sino que también ayuda a evitar problemas como la multicolinealidad, que puede surgir al utilizar codificaciones más complejas. Además, en el ámbito de AutoML, la codificación binaria se integra en los procesos automáticos de selección y transformación de características, mejorando la precisión de los modelos generados. En términos de patrones de diseño, la codificación binaria puede ser vista como una estrategia para simplificar la representación de datos, permitiendo una mejor organización y manipulación de la información. En el preprocesamiento de datos, este método es esencial para preparar conjuntos de datos antes de ser alimentados a modelos de aprendizaje automático, asegurando que la información esté en un formato adecuado para el análisis.
