Descripción: La Ingeniería de Características Automática es un proceso fundamental en el ámbito del aprendizaje automático y la ciencia de datos, que se centra en la creación automática de características a partir de datos en bruto. Este proceso implica la transformación de datos sin procesar en representaciones más útiles y significativas que pueden ser utilizadas por algoritmos de aprendizaje automático para mejorar su rendimiento. La ingeniería de características es crucial porque la calidad y relevancia de las características pueden influir significativamente en la precisión de los modelos predictivos. A través de técnicas como la extracción de características, la selección de características y la creación de nuevas variables, se busca optimizar la información disponible, facilitando así la identificación de patrones y relaciones en los datos. La automatización de este proceso no solo ahorra tiempo y esfuerzo, sino que también puede descubrir interacciones complejas y no evidentes que podrían pasarse por alto en un enfoque manual. En un entorno donde los conjuntos de datos son cada vez más grandes y complejos, la ingeniería de características automática se ha convertido en una herramienta esencial para los científicos de datos, permitiendo un enfoque más eficiente y efectivo en la construcción de modelos de aprendizaje automático.
