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What is the role of a machine learning engineer in data preprocessing?<end_of_turn>
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Un ingeniero de aprendizaje automático desempeña un papel crucial en el preprocesamiento de datos, que es un paso esencial en el proceso de aprendizaje automático. Estas son las responsabilidades clave de un ingeniero de aprendizaje automático en el preprocesamiento de datos:

Recopilación e integración de datos: son responsables de recopilar datos de diversas fuentes, que pueden incluir bases de datos, repositorios en línea o flujos de datos en tiempo real. Esto también implica integrar formatos de datos dispares en un formato coherente y utilizable.

Limpieza de datos: esto implica manejar valores faltantes, corregir errores y eliminar duplicados. Los ingenieros de aprendizaje automático garantizan la calidad y precisión de los datos, ya que los datos sucios o incorrectos pueden generar modelos y predicciones poco confiables.

Transformación de datos: esto incluye normalizar o escalar datos para garantizar que las características numéricas tengan la misma escala, lo cual es importante para muchos algoritmos de aprendizaje automático. También pueden aplicar transformaciones como la transformación logarítmica para reducir la asimetría de los datos.

Ingeniería de funciones: crean nuevas funciones a partir de datos existentes para mejorar el rendimiento del modelo. Esto puede implicar extraer información de datos de texto, crear términos de interacción o dividir fechas y horas en componentes.

Reducción de datos: los ingenieros de aprendizaje automático pueden aplicar técnicas como la reducción de dimensionalidad para reducir la cantidad de características en el conjunto de datos, lo que puede ayudar a mejorar el rendimiento del modelo y reducir el costo computacional.

Manejo de datos desequilibrados: en los casos en que haya muestras desiguales de diferentes clases, pueden usar técnicas como sobremuestreo de la clase minoritaria o submuestreo de la clase mayoritaria para garantizar un conjunto de datos equilibrado.

División de datos: dividen el conjunto de datos en conjuntos de entrenamiento, validación y prueba para garantizar una evaluación sólida y evitar el sobreajuste.

Garantizar la privacidad y la seguridad de los datos: al preprocesar datos confidenciales, deben garantizar que se cumplan los estándares de privacidad y seguridad, incluido el cumplimiento de las normas de protección de datos.

Desarrollo de canales: a menudo desarrollan canales de preprocesamiento de datos automatizados que pueden procesar de manera eficiente nuevos datos a medida que estén disponibles.

Análisis exploratorio de datos (EDA): aunque normalmente se asocian con científicos de datos, los ingenieros de aprendizaje automático también pueden participar en EDA para comprender las distribuciones, las relaciones y los posibles problemas de los datos.

Al manejar eficazmente estos aspectos del preprocesamiento de datos, los ingenieros de aprendizaje automático sientan las bases para crear modelos de aprendizaje automático sólidos, eficientes y precisos.<end_of_turn><eos>