En este episodio te explicamos cómo menos es más cuando trabajas con datos. La reducción de dimensionalidad es la técnica que permite resumir grandes datasets en sus variables más relevantes, facilitando el análisis y mejorando los modelos.

Hablamos de métodos como PCA y t-SNE, casos reales donde son útiles y cómo implementarlos sin volverte loco. Porque no siempre más datos significan mejores resultados.

Si quieres hacer que tus datos hablen más claro y rápido, este episodio es para ti.