As Pipelines desempenham um papel crucial na racionalização dos fluxos de trabalho de aprendizado de máquina, garantindo a transição coerente e eficiente dos dados de uma etapa de processamento para outra. Essencialmente, uma pipeline agrupa uma sequência de etapas de processamento de dados e modelagem em uma única estrutura unificada. A principal vantagem do uso de pipelines é a minimização de erros comuns de fluxo de trabalho, como o vazamento de dados ao padronizar ou normalizar os dados.