Data Preprocessing
El preprocesamiento de datos es la fase previa al entrenamiento de un modelo de inteligencia artificial. Su objetivo es transformar los datos en bruto en un formato limpio, estructurado y coherente, reduciendo errores y mejorando la calidad de la información.
Técnicas más comunes
- Limpieza de datos: eliminación de registros duplicados y corrección de errores.
- Tratamiento de valores faltantes: imputación estadística o modelos predictivos.
- Normalización y estandarización: ajuste de escalas para variables heterogéneas.
- Codificación de variables categóricas: one-hot encoding, embeddings.
- Reducción de dimensionalidad: PCA, t-SNE, UMAP.
Ejemplos de uso
- Finanzas: depurar bases de datos con millones de transacciones para detectar fraudes.
- Visión por computadora: escalar y normalizar imágenes antes del entrenamiento.
- Procesamiento de lenguaje natural (PLN): lematización y eliminación de palabras vacías.
El preprocesamiento de datos es, en la práctica, una tarea de artesanía digital: transformar información cruda y desordenada en un insumo útil para la inteligencia artificial. Su importancia es tal que un modelo mediocre con datos bien preparados puede superar a un modelo sofisticado alimentado con datos sucios.
Entre las tareas habituales también está la detección y tratamiento de valores atípicos. Estos outliers, si no se manejan, pueden distorsionar por completo los resultados. A veces se eliminan, otras se normalizan, y en ciertos casos se analizan aparte porque contienen información valiosa.
Un aspecto adicional es la adaptación al flujo de datos en tiempo real. En aplicaciones como sensores IoT o análisis financiero en streaming, el preprocesamiento no puede ser estático: debe hacerse de forma continua y eficiente, garantizando que los datos entrantes se ajusten al mismo formato y escala que los usados para entrenar el modelo.
Referencias
- Han, J., Kamber, M., & Pei, J. (2012). Data Mining: Concepts and Techniques.
