Descripción: La función de entrada en el ámbito del aprendizaje automático es un componente crucial que define cómo se leen y preprocesan los datos antes de ser utilizados en un modelo de aprendizaje automático. Esta función permite a los desarrolladores especificar el formato de los datos, realizar transformaciones necesarias y gestionar la carga de datos de manera eficiente. A través de esta función, se pueden aplicar técnicas de normalización, escalado, y otras transformaciones que son esenciales para preparar los datos para el entrenamiento. Además, la función de entrada puede manejar diferentes tipos de datos, como imágenes, texto y series temporales, lo que la convierte en una herramienta versátil en el ecosistema de aprendizaje automático. Su implementación adecuada es fundamental para garantizar que los modelos aprendan de manera efectiva y generalicen bien a nuevos datos. En resumen, la función de entrada no solo facilita la manipulación de datos, sino que también optimiza el rendimiento del modelo al asegurar que los datos estén en el formato correcto y listos para ser procesados.
