Training Data

Los datos de entrenamiento son el conjunto de ejemplos utilizados para enseñar a un modelo de IA. Cada instancia incluye características de entrada y, en el caso del aprendizaje supervisado, una etiqueta que indica la salida correcta. El modelo aprende ajustando sus parámetros internos hasta minimizar los errores de predicción.

‍

Contexto
La calidad del dataset de entrenamiento es determinante: garbage in, garbage out. Datos con errores, sesgos o poca representatividad producen modelos poco fiables o injustos.

‍

Ejemplos de uso

• Visión por computadora: COCO o CIFAR-100 para la clasificación de imágenes.
• Procesamiento del lenguaje natural: corpus como Europarl o Wikipedia para traducción automática.
• Salud: imágenes médicas etiquetadas para diagnóstico asistido.
• Comercio electrónico: historiales de compra para sistemas de recomendación.

‍

Retos principales

1. Equilibrio y diversidad: evitar clases desbalanceadas.
2. Calidad del etiquetado: los errores impactan directamente el aprendizaje.
3. Coste y disponibilidad: algunos datos son caros de obtener o legalmente restringidos.
4. Privacidad: anonimización y cumplimiento de normativas (RGPD, Ley de Protección de Datos).

‍

Buenas prácticas

• Dividir en entrenamiento, validación y prueba.
• Aplicar técnicas de data augmentation o generación sintética.
• Monitorear continuamente la calidad de los datos.
• Documentar la procedencia y garantizar transparencia.

‍

Aplicaciones

• Asistentes virtuales y chatbots.
• Sistemas de predicción en salud y finanzas.
• Vehículos autónomos.
• Plataformas de streaming y e-commerce.

‍

📚 Referencias

• Alpaydin, E. (2020). Introduction to Machine Learning. MIT Press.
• Géron, A. (2019). Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn, Keras & TensorFlow.