Dataset (conjunto de datos)
Un conjunto de datos es una colección organizada de información utilizada en inteligencia artificial para entrenar, validar y probar modelos de aprendizaje automático. Constituye la materia prima que permite a los algoritmos aprender y generalizar.
Características
- Tipos de datos: tablas, texto, imágenes, vídeo, audio, series temporales.
- Etiquetas: pueden estar anotados (aprendizaje supervisado) o sin etiquetas (no supervisado).
- Tamaño y diversidad: cuanto mayor y más diverso es el conjunto, mejor el rendimiento del modelo.
Ejemplos
- MNIST: dígitos manuscritos para clasificación.
- ImageNet: imágenes etiquetadas a gran escala.
- COCO: imágenes con anotaciones detalladas.
- Corpus de Wikipedia: entrenar modelos de lenguaje.
Aplicaciones
- Medicina: diagnóstico basado en imágenes médicas.
- Finanzas: detección de transacciones fraudulentas.
- Comercio electrónico: sistemas de recomendación.
Un conjunto de datos no solo es la materia prima del aprendizaje automático, sino también el marco de referencia que define qué puede y qué no puede aprender un modelo. Si un dataset carece de ciertos casos o poblaciones, el modelo difícilmente podrá generalizar en esas situaciones.
En la práctica, construir un buen dataset requiere equilibrio entre volumen, variedad y veracidad. Volumen para que el modelo disponga de suficientes ejemplos, variedad para cubrir múltiples escenarios y veracidad para asegurar que las etiquetas reflejan la realidad de manera fiable.
Otro aspecto clave es la evolución de los conjuntos de datos. Con el tiempo, los contextos cambian: el lenguaje evoluciona, los fraudes financieros se vuelven más sofisticados, los hábitos de consumo se transforman. Esto obliga a actualizar o complementar los datasets, evitando que los modelos se vuelvan obsoletos frente a nuevas tendencias.
Referencias
- Goodfellow, I., Bengio, Y., & Courville, A. (2016). Deep Learning. MIT Press.
