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Programas de IA e Ingeniería›🌿 AI Sprouts›Lecciones›Ingeniería de funciones: enseñar a las máquinas lo que importa
⚙️
AI Sprouts • Intermedio⏱️ 30 min de lectura

Ingeniería de funciones: enseñar a las máquinas lo que importa

Vista previa pública de la lección

Descubra cómo la ingeniería de funciones transforma los datos sin procesar en poderosas entradas de aprendizaje automático: la habilidad que separa los buenos modelos de los excelentes.

Programa
AI Sprouts
Nivel
Intermedio
Tiempo de lectura
30 min de lectura

Objetivos de aprendizaje

Al final de esta lección, comprenderás:

  • ✓🧩 ¿Qué son las funciones?
  • ✓🗃️ Por qué los datos sin procesar rara vez están listos para el modelo
  • ✓📏 Normalización y Estandarización
  • ✓🏷️ Codificación de variables categóricas
  • ✓🕳️ Manejo de valores faltantes

Esquema de la lección

  1. 🧩 ¿Qué son las funciones?
  2. 🗃️ Por qué los datos sin procesar rara vez están listos para el modelo
  3. 📏 Normalización y Estandarización
  4. Normalización mín-máx (escalando a [0, 1])
  5. Estandarización (puntuación Z, media=0, estándar=1)
  6. 🏷️ Codificación de variables categóricas
  7. Codificación en caliente
  8. Codificación de etiquetas
  9. 🕳️ Manejo de valores faltantes
  10. Imputación
  11. Agregar un indicador de faltante
  12. Cuándo abandonar
  13. 🛠️ Creación de nuevas funciones
  14. Descomposición de fecha/hora
  15. Funciones de interacción
  16. Funciones de texto
  17. 📊 Importancia de la característica
  18. 🗜️ Reducción de dimensionalidad: una breve introducción
  19. Conclusiones clave

Vista previa introductoria

Hay un dicho en el aprendizaje automático: entra basura, sale basura . Puedes tener el algoritmo más sofisticado del mundo, pero si lo alimentas con datos mal preparados, los resultados serán pobres. Por el contrario, un algoritmo simple con datos excelentes y cuidadosamente preparados puede superar a un algoritmo complejo con datos sin procesar y desordenados. La ingeniería de características es el arte de transformar datos sin procesar en representaciones de las que los algoritmos de aprendizaje automático puedan aprender de manera efectiva. Podría decirse que es la habilidad más impactante en el aprendizaje automático aplicado, y es donde el conocimiento profundo del dominio se encuentra con la ciencia de datos.

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