En el contexto del aprendizaje automático y la inteligencia artificial, una Pipeline (tubería) es una secuencia de pasos que se ejecutan en orden para procesar y transformar los datos antes de aplicar un modelo de aprendizaje automático. Cada paso en la Pipeline es una transformación de datos que se aplica a los datos de entrada y pasa los datos transformados al siguiente paso de la tubería.

La Pipeline es una técnica común en el aprendizaje automático porque permite a los científicos de datos automatizar el proceso de preparación de datos, reducir el riesgo de errores y aumentar la reproducibilidad de los resultados. Por ejemplo, una Pipeline podría incluir pasos para preprocesar los datos, como la normalización o la codificación de variables categóricas, seguidos por la selección de características y la optimización de hiperparámetros antes de aplicar un modelo de aprendizaje automático.

Además de ayudar a automatizar el proceso de preparación de datos, la Pipeline también puede ayudar a acelerar el desarrollo de modelos de aprendizaje automático al permitir a los científicos de datos experimentar con diferentes transformaciones de datos y modelos sin tener que escribir código repetitivo para cada iteración. Bibliotecas populares de aprendizaje automático como Scikit-learn en Python proporcionan implementaciones de Pipeline que hacen que sea fácil de usar para los científicos de datos y analistas.