préprocessamento

Pré-processamento é a fase inicial do fluxo de dados destinada a tornar dados brutos utilizáveis para análises e modelos computacionais. Consiste em identificar e corrigir falhas, remover ruídos, transformar dados para atender aos requisitos dos métodos aplicados e, em alguns casos, reduzir a dimensionalidade. O pré-processamento varia conforme o tipo de dado: dados estruturados, dados não estruturados, imagens, sinais ou texto.

No contexto de dados estruturados, as técnicas comuns incluem limpeza de dados (tratamento de valores ausentes, duplicatas e inconsistências), normalização ou padronização de variáveis, codificação de atributos categóricos (one-hot, label encoding) e escalonamento para algoritmos sensíveis a escalas. Em NLP, envolve tokenização, remoção de palavras pouco informativas, normalização de texto, stemming ou lemmatização e vetorização de itens; em visão computacional, envolve redimensionamento de imagens, normalização de pixels, igualização de histograma e remoção de ruídos; em sinais, filtragem, resampling e remoção de artefatos.

O pré-processamento não é apenas preparação técnica; ele influencia diretamente o desempenho, a robustez e a interpretabilidade dos modelos. É comum dividir os dados em conjuntos de treino e teste durante o pré-processamento para evitar vazamento de informações e documentar as escolhas realizadas.