Читать книгу Introducción al Machine Learning con MATLAB - Erik Cuevas Jiménez - Страница 15

La importancia de tener datos limpios y confiables resulta vital en cualquier proyecto de aprendizaje máquina. La falta de limpieza y confiabilidad en los datos que serán suministrados a nuestro algoritmo de aprendizaje máquina podría tener fuertes repercusiones, desde el mal empleo de recursos materiales hasta pérdidas humanas. Es bien sabido que cualquier proyecto de aprendizaje máquina emplea casi el 80 % de su tiempo en el proceso de preparación de datos, y solo el 20 % en el modelado de los datos y los resultados derivados de la técnica implementada de aprendizaje máquina. La limpieza o preparación de datos involucra procesos de detección, así como el abordaje de errores, omisiones e inconsistencias dentro de un conjunto de datos. La preparación de datos consta de procesos independientes, que son la «depuración de datos» y el «llenado de datos faltantes».