Glosario IA
El diccionario completo de la Inteligencia Artificial
Transformación de Variables Numéricas
Aplicación de transformaciones matemáticas a variables continuas para mejorar su distribución y relación con el objetivo.
Codificación de Variables Categóricas
Conversión de datos textuales o categóricos a formato numérico utilizable por algoritmos de aprendizaje automático.
Gestión de Valores Faltantes
Técnicas de imputación y tratamiento de datos ausentes para mantener la integridad del conjunto de datos.
Creación de Características Temporales
Extracción y generación de variables basadas en el tiempo a partir de datos temporales o secuenciales.
Extracción de Características Textuales
Transformación de texto no estructurado en vectores numéricos mediante técnicas como TF-IDF, embeddings y n-gramas.
Ingeniería Geoespacial
Creación de variables a partir de datos de ubicación y coordenadas geográficas para capturar relaciones espaciales.
Normalización y Estandarización
Escalado de variables para comparabilidad y convergencia óptima de algoritmos de aprendizaje.
Selección de Características
Identificación y conservación de las variables más relevantes para mejorar el rendimiento y reducir la complejidad.
Reducción de Dimensionalidad
Técnicas como PCA y t-SNE para comprimir la información preservando las variaciones importantes.
Creación de Interacciones
Generación de nuevas características mediante combinación multiplicativa o aditiva entre variables existentes.
Transformación de Distribuciones
Aplicación de transformaciones logarítmicas, Box-Cox o Yeo-Johnson para normalizar distribuciones asimétricas.
Extracción de Características de Imágenes
Conversión de datos visuales en descriptores numéricos mediante histogramas, texturas y descriptores locales.
Ingeniería de Características de Audio
Extracción de características espectrales y temporales como MFCC, croma y espectrogramas a partir de señales de audio.
Agregación Temporal
Creación de estadísticas móviles y agregados en ventanas temporales para capturar tendencias y patrones.
Características Polinomiales
Generación de términos de orden superior para capturar las relaciones no lineales entre variables.
Binning y Discretización
División de variables continuas en intervalos discretos para capturar efectos no lineales y reducir el ruido.
Ingeniería para Series Temporales
Creación de características de retardo, medias móviles y descomposiciones estacionales para modelar dependencias temporales.
Extracción de Características de Grafos
Generación de descriptores a partir de estructuras de redes como centralidad, agrupamiento e incrustaciones de nodos.