Los outliers, o valores atípicos, son valores que se alejan significativamente de la mayoría de los demás valores en un conjunto de datos. En el contexto de la inteligencia artificial y el machine learning, los outliers pueden ser un problema importante porque pueden tener un efecto negativo en la precisión y la eficacia de los modelos de aprendizaje automático. Los outliers pueden ser el resultado de errores de medición, errores de entrada de datos o eventos raros y poco frecuentes en el entorno del conjunto de datos. Si no se manejan adecuadamente, los outliers pueden sesgar los modelos de aprendizaje automático y generar predicciones inexactas o insuficientes. Por lo tanto, es importante identificar y tratar los outliers en los conjuntos de datos antes de utilizarlos para entrenar modelos de aprendizaje automático. Los métodos comunes para manejar los outliers incluyen la eliminación de los valores atípicos, la transformación de los datos para reducir su impacto y el uso de modelos robustos que sean menos sensibles a los outliers.
El mercado del Big Data está en plena expansión. Aunque la necesidad de transformar datos en información para la toma de decisiones no es nueva, la [...]
Leer más »En los anteriores artículos ("Conceptos base para construir un software comercial con inteligencia artificial" y "¿Cómo se materializan las oportun [...]
Leer más »Se pueden destacar 5 desafíos del Big Data que se definen como V (volumen, velocidad, veracidad, variedad y valor). R. Narasimhan debatió sobre 3V c [...]
Leer más »La integración de herramientas para análisis predictivo es ya habitual en las grandes empresas, pero gracias a la evolución y, sobre todo, a la dem [...]
Leer más »
