Descripción: Las Técnicas de Ingeniería de Características son un conjunto de métodos utilizados en el ámbito del Machine Learning para crear nuevas características o modificar las existentes con el fin de mejorar el rendimiento de los modelos predictivos. Estas técnicas son fundamentales, ya que la calidad y relevancia de las características utilizadas en un modelo pueden influir significativamente en su capacidad para generalizar y hacer predicciones precisas. La ingeniería de características implica un proceso creativo y analítico, donde se busca transformar datos brutos en representaciones más útiles. Esto puede incluir la normalización de datos, la creación de variables derivadas, la codificación de variables categóricas y la eliminación de características irrelevantes o redundantes. Además, se pueden aplicar técnicas como la selección de características, que ayuda a identificar las variables más importantes para el modelo, y la extracción de características, que busca reducir la dimensionalidad de los datos. En un entorno de Big Data, donde los volúmenes de datos son enormes y complejos, la ingeniería de características se vuelve aún más crucial, ya que permite a los analistas y científicos de datos manejar y extraer valor de grandes conjuntos de datos de manera efectiva.
Historia: La ingeniería de características ha evolucionado a lo largo de las últimas décadas, especialmente con el auge del Machine Learning y la disponibilidad de grandes volúmenes de datos. Aunque el concepto de manipulación de datos para mejorar modelos no es nuevo, su formalización como una disciplina dentro del aprendizaje automático comenzó a tomar forma en la década de 1990, cuando se empezaron a desarrollar algoritmos más complejos que requerían un enfoque más sistemático para la preparación de datos. Con el crecimiento de Big Data en la década de 2000, la ingeniería de características se convirtió en una práctica esencial para el éxito de los modelos de Machine Learning, ya que los datos no estructurados y semiestructurados comenzaron a ser la norma.
Usos: Las técnicas de ingeniería de características se utilizan en diversas aplicaciones de Machine Learning, incluyendo la predicción de ventas, el análisis de sentimientos, la detección de fraudes y la segmentación de clientes. En el ámbito de la salud, se aplican para predecir enfermedades a partir de datos clínicos. En el sector financiero, se utilizan para evaluar riesgos crediticios y detectar transacciones sospechosas. Además, en el procesamiento de imágenes y el reconocimiento de voz, la ingeniería de características es crucial para extraer información relevante de los datos.
Ejemplos: Un ejemplo práctico de ingeniería de características es la creación de variables a partir de datos de tiempo, como extraer el día de la semana o el mes de una fecha para mejorar la predicción de ventas. Otro caso es la codificación de variables categóricas, donde se transforman categorías en valores numéricos utilizando técnicas como One-Hot Encoding. En el ámbito de la detección de fraudes, se pueden crear características que representen patrones de comportamiento inusuales a partir de transacciones históricas.
