La única guía de preprocesamiento de TensorFlow que necesitas

Esta guía práctica explica técnicas de preprocesamiento en TensorFlow usando capas de Keras para preparar datos de imagen, numéricos, categóricos y de texto antes del entrenamiento. Cubrimos aumento de datos de imágenes, normalización de características numéricas, codificación one hot para categorías, el truco de hashing para variables con alta cardinalidad y el preprocesado de texto con TextVectorization para embeddings, n grams y TF IDF, con recetas cortas que puedes adaptar a tus pipelines de entrenamiento.

Para imágenes es habitual aplicar aumento y normalización en la tubería de datos. Ejemplos rápidos: tf.keras.layers.RandomFlip para volteos, tf.keras.layers.RandomRotation para rotaciones, tf.keras.layers.RandomZoom para zoom aleatorio y tf.keras.layers.Rescaling(1.0/255) para escalar píxeles. Estas capas se pueden encadenar dentro de un modelo o aplicarse en el dataset antes del ajuste para mejorar la robustez y reducir overfitting.

Para características numéricas conviene usar la capa tf.keras.layers.Normalization que aprende la media y desviación estándar del conjunto de entrenamiento y aplica la transformación en producción. Es ideal para datos tabulares donde la escala influye en la convergencia del optimizador.

Las variables categóricas se pueden transformar con StringLookup y IntegerLookup seguido de CategoryEncoding para obtener one hot vectors. Para catálogos pequeños esta estrategia es simple y efectiva. Para columnas con muchas categorías conviene el truco de hashing usando tf.keras.layers.Hashing que reduce dimensionalidad manteniendo eficiencia y evitando tablas de mapeo gigantes.

El preprocesado de texto con tf.keras.layers.TextVectorization permite tokenizar, limitar vocabulario, generar secuencias para embeddings, crear n grams y producir representaciones tipo TF IDF. Puedes entrenar un embedding simple con la capa tf.keras.layers.Embedding aplicada a las secuencias generadas por TextVectorization, o usar la salida TF IDF para clasificadores lineales y modelos de ensamblado.

Recetas prácticas resumidas que puedes adaptar: normalizar numéricos con normalizer = tf.keras.layers.Normalization(); normalizer.adapt(dataset), aumento de imagen con data_augmentation = tf.keras.Sequential([tf.keras.layers.RandomFlip(), tf.keras.layers.RandomRotation(0.1)]), hashing con hasher = tf.keras.layers.Hashing(num_bins=1024) y TextVectorization configurado para n grams o TF IDF con parámetros de salida adecuados.

Al integrar estas capas en el propio modelo reducen la discrepancia entre entrenamiento y producción y simplifican el pipeline. También facilitan la reutilización de la lógica de preprocesado cuando se despliegan modelos en servicios cloud.

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