Descripción: El Pipeline de Ingeniería de Características es un conjunto estructurado de procesos que transforma datos en bruto en características adecuadas para la modelización en el ámbito del aprendizaje automático. Este pipeline incluye diversas etapas, como la recolección de datos, la limpieza, la transformación y la selección de características. Cada paso es crucial para asegurar que los datos sean de alta calidad y relevantes para el modelo que se va a entrenar. La ingeniería de características se centra en identificar y crear variables que mejoren el rendimiento del modelo, lo que puede incluir la normalización de datos, la creación de variables derivadas y la eliminación de ruido. En el contexto de la inferencia en borde (Edge AI) y AutoML, un pipeline eficiente permite que los modelos se implementen y actualicen rápidamente, facilitando la toma de decisiones en tiempo real y la automatización del proceso de modelización. La importancia de este pipeline radica en su capacidad para optimizar el flujo de trabajo de ciencia de datos, permitiendo a los ingenieros y científicos de datos concentrarse en la interpretación de resultados y la mejora continua de los modelos, en lugar de perder tiempo en tareas repetitivas y manuales.
