Un pipeline de machine learning organiza y automatiza toda la secuencia de pasos necesarios para ir desde los datos crudos hasta un modelo entrenado y sus predicciones: limpieza de datos, transformación de variables, entrenamiento, evaluación y, eventualmente, despliegue en producción.
Por qué son tan importantes en la práctica
Estructurar este proceso como un pipeline reproducible evita errores comunes al trabajar de forma manual y desordenada, como aplicar transformaciones distintas a los datos de entrenamiento y de producción, y facilita reentrenar o actualizar el modelo de forma consistente en el futuro.