dataset de datos.
2. Elimina valores faltantes o nulos.
3. Verifica la consistencia de los datos.
4. Convierte los datos en el formato correcto.
5. Elimina datos duplicados.
6. Estandariza los datos si es necesario.
7. Separa los datos en conjuntos de entrenamiento y prueba.
8. Normaliza los datos si es necesario.
9. Realiza un análisis exploratorio de los datos.
10. Preprocesa los datos según las necesidades del modelo que se vaya a utilizar. texto de un documento PDF para poder editarlo más fácilmente.
2. Convierte un archivo de audio a texto para transcribir una entrevista o conferencia.
3. Analiza grandes cantidades de datos para identificar patrones y tendencias en un conjunto de información.
4. Clasifica automáticamente correos electrónicos en bandejas de entrada para una mejor organización.
5. Genera resúmenes automáticos de textos largos para facilitar su comprensión.
6. Traduce automáticamente un documento de un idioma a otro para facilitar la comunicación entre personas que hablan diferentes idiomas.
7. Identifica automáticamente rostros en una imagen para etiquetar a las personas en fotografías.
8. Detecta automáticamente fraudes en transacciones financieras mediante el análisis de patrones sospechosos.
9. Genera recomendaciones personalizadas de productos o servicios en plataformas de comercio electrónico basadas en el historial de compras de un usuario.
10. Analiza el sentimiento de un texto para determinar si es positivo, negativo o neutral, lo que puede ser útil para evaluar opiniones de clientes o usuarios.
