Repositorio de aprendizaje automático de la UCI
El repositorio de aprendizaje automático de la UCI es uno de los recursos más emblemáticos para la comunidad de aprendizaje automático. Creado en la Universidad de California en Irvine, reúne cientos de conjuntos de datos públicos que se utilizan para experimentar, enseñar y comparar algoritmos de aprendizaje automático.
Varios cientos de conjuntos de datos, de varios tamaños, en CSV, ARFF y otros formatos
Gratuito para uso académico. Se recomienda la verificación para usos comerciales de acuerdo con los conjuntos de datos
Descripción
El repositorio de la UCI incluye:
- Varios cientos de conjuntos de datos clasificados por tipo de tarea (clasificación, regresión, agrupamiento)
- Varios formatos: CSV, ARFF, TXT, etc.
- Metadatos asociados a cada conjunto de datos (fuente, descripción, tipo de variables...)
- Una interfaz sencilla para explorar, descargar y usar archivos directamente
¿Para qué sirve este repositorio?
Se utiliza para:
- Experimentar y probar modelos de aprendizaje automático
- Validación de las canalizaciones de procesamiento de datos tabulares
- Formación de modelos supervisados sobre casos concretos (clasificación, regresión)
- Enseñanza de algoritmos de ciencia de datos y aprendizaje automático
¿Se puede enriquecer o mejorar?
Sí, este recurso se puede enriquecer:
- Ofreciendo versiones limpias o preprocesadas de los conjuntos de datos más populares
- Al anotar ciertos conjuntos de datos con tareas secundarias (por ejemplo, detección de anomalías)
- Haciendo referencias cruzadas de conjuntos de datos de la UCI con fuentes reales para casos de uso híbridos
- Creando cuadernos explicativos o puntos de referencia estandarizados sobre los juegos más utilizados
🔗 Fuente: Repositorio de aprendizaje automático de la UCI
Preguntas frecuentes
¿El repositorio sigue siendo relevante a pesar de la aparición de fuentes más modernas?
Sí, sigue siendo una referencia para el aprendizaje, la validación rápida de algoritmos y proyectos educativos. Su diversidad y simplicidad lo convierten en un punto de partida ideal.
¿Se pueden usar estos conjuntos de datos en producción?
No directamente. La mayoría son de tamaño pequeño y están destinados a la experimentación o la enseñanza. Para los proyectos en producción, se recomienda utilizar datos más representativos.
¿Hay alternativas más nuevas?
Sí, plataformas como Kaggle Datasets, OpenML o Hugging Face Datasets ofrecen conjuntos de datos modernos que suelen ser más grandes o están anotados para tareas específicas.
