Un equipo de atención médica ha grabado cientos de muestras de voz de pacientes y actualmente está filtrando esas grabaciones por duración e idioma. ¿Qué fase del ciclo de vida de ML representa esta actividad?

La actividad de filtrar grabaciones de voz por duración e idioma es un ejemplo clásico de preprocesamiento de datos. En esta fase, los datos brutos se limpian, transforman y preparan para el entrenamiento del modelo. Filtrar por duración elimina grabaciones que podrían ser demasiado cortas o largas para ser útiles, y filtrar por idioma asegura que solo se usen los datos relevantes. La recopilación de datos es la obtención inicial de las grabaciones. La ingeniería de características implica crear nuevas variables a partir de las existentes. El entrenamiento del modelo es el proceso de ajustar los parámetros del modelo utilizando los datos preparados.