Glosario IA

Cruce de características

Técnica que crea nuevas características combinando dos o más características existentes para capturar relaciones no lineales entre variables.

Generación de características polinomiales

Detección de interacción de características

Algoritmo que identifica automáticamente las interacciones significativas entre características para generar variables combinadas relevantes.

Clasificación de importancia de características

Algoritmo que clasifica automáticamente las características según su contribución predictiva utilizando métricas como importancia Gini o importancia de permutación.

Extracción de características automatizada

Técnica que transforma automáticamente datos de alta dimensión en un espacio de dimensión inferior preservando la información relevante.

Transformación de características automatizada

Aplicación automática de transformaciones matemáticas (log, sqrt, box-cox) a las características para mejorar su distribución y normalidad.

Escalado de características automatizado

Normalización o estandarización automática de características para ponerlas en una escala común, esencial para muchos algoritmos de ML.

Codificación de características automatizada

Conversión automática de variables categóricas en representaciones numéricas apropiadas como codificación one-hot, codificación objetivo o embeddings.

Discretización Automatizada de Características

Proceso que convierte automáticamente variables continuas en intervalos discretos utilizando métodos como binning de igual ancho o igual frecuencia.

Agregación Automatizada de Características

Generación automática de características agregadas (promedio, suma, máximo) a partir de grupos de datos para capturar información estadística.

Ingeniería Automatizada de Características de Texto

Extracción automática de características a partir de datos textuales incluyendo TF-IDF, n-gramas, embeddings semánticos y métricas lingüísticas.

Exploración del Espacio de Características

Exploración sistemática y automática del espacio de características posibles para identificar transformaciones óptimas.

Poda Automatizada de Características

Eliminación automática de características redundantes o poco informativas para reducir la complejidad del modelo y evitar el sobreajuste.

Creación de Características mediante Deep Learning

Uso de redes neuronales profundas para aprender automáticamente representaciones de características jerárquicas y abstractas.

Ingeniería de Características Genética

Aplicación de algoritmos genéticos para evolucionar y optimizar automáticamente conjuntos de características a lo largo de varias generaciones.

Ingeniería de Meta-Características

Generación automática de meta-características que describen las propiedades estadísticas y estructurales de los datos originales.