Las pipelines desempeñan un papel crucial en la racionalización de los flujos de trabajo de aprendizaje automático, garantizando la transición coherente y eficiente de los datos de una etapa de procesamiento a otra. Básicamente, una canalización agrupa una secuencia de pasos de procesamiento de datos y modelado en una estructura única y unificada. La principal ventaja de utilizar pipelines es la minimización de errores comunes en el flujo de trabajo, como la fuga de datos al estandarizarlos o normalizarlos.