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Exploración de datos (Data Exploration) ⚫①

Aprender sobre Inteligencia Artificial ⚫①

La exploración de datos (Data Exploration) es un paso fundamental en el proceso de aprendizaje automático e inteligencia artificial. Consiste en analizar, visualizar y comprender los datos con los que se va a trabajar antes de aplicar algoritmos de machine learning o construir modelos predictivos.

Durante la exploración de datos, se busca identificar patrones, tendencias, relaciones y posibles anomalías en los datos. Esto permite tomar decisiones más informadas sobre qué técnicas de modelado son las más adecuadas para abordar el problema en cuestión, así como también para preprocesar los datos de manera adecuada antes de entrenar un modelo.

Algunas técnicas comunes utilizadas en la exploración de datos incluyen la visualización de datos (mediante gráficos, diagramas de dispersión, etc.), el cálculo de estadísticas descriptivas como la media, la mediana o la desviación estándar, la identificación de valores atípicos (outliers), la correlación entre variables, entre otras.

En resumen, la exploración de datos es un paso crucial para comprender la naturaleza de los datos y maximizar la calidad y rendimiento de los modelos de inteligencia artificial que se construyan posteriormente.