preprocesamiento

El preprocesamiento es la etapa inicial en muchos procesos de analítica de datos y aprendizaje automático, destinada a convertir datos crudos en una forma adecuada para el análisis posterior. Su objetivo es mejorar la calidad, consistencia y utilidad de las señales o conjuntos de datos, reduciendo el ruido, rellenando valores faltantes y normalizando escalas.

Dependiendo del dominio, las técnicas varían: preprocesamiento de datos estructurados, de texto, de imágenes o de señales. En todos los casos se buscan condiciones que faciliten la modelización y la interpretación de los resultados.

Las tareas típicas incluyen limpieza de datos, detección y tratamiento de valores ausentes o duplicados, codificación de variables categóricas, normalización o estandarización, reducción de dimensionalidad y particionamiento de datos en conjuntos de entrenamiento, validación y prueba, evitando la fuga de información entre fases.

En el preprocesamiento de texto se realizan procesos como tokenización, normalización (conversión a minúsculas), eliminación de puntuación y palabras vacías, stemming o lemmatización, y vectorización mediante técnicas como Bag of Words o TF-IDF.

En imágenes, las operaciones comunes son redimensionar, recortar o crops, normalizar píxeles, eliminación de ruido y mejoras de contraste (por ejemplo, equalización de histograma). También se pueden aplicar transformaciones geométricas controladas para aumentar el conjunto de datos.

Una buena práctica implica evaluar el impacto del preprocesamiento en el rendimiento del modelo, evitar sesgos, documentar cada paso para reproducibilidad y elegir técnicas acordes con el algoritmo utilizado. En entornos de negocio o investigación, el preprocesamiento es tan crítico como el modelo en sí, ya que datos mal preparados pueden sesgar resultados o revelar patrones erróneos.