Datos de entrenamiento de IA

Definición

Los datos de entrenamiento de IA son el conjunto de datos etiquetados que se utiliza para enseñar a los modelos de aprendizaje automático a identificar patrones y generar predicciones. Representan la "verdad fundamental" con la que los modelos ajustan sus parámetros internos.

Propósito

El objetivo es proporcionar ejemplos que guíen a los algoritmos para aprender relaciones estadísticas. Esto permite que los modelos generalicen sus ejemplos a datos desconocidos.

Importancia

• La calidad de los datos de entrenamiento afecta directamente la precisión del modelo.
• Los datos sesgados o desequilibrados producen modelos injustos o poco fiables.
• Los conjuntos de datos suficientemente grandes mejoran la generalización.
• La fuga de datos de entrenamiento en los conjuntos de prueba compromete las evaluaciones.

Cómo Funciona

1. Definir la tarea de predicción y los requisitos del conjunto de datos.
2. Recopilar datos brutos relevantes.
3. Etiquete o anote los datos con resultados correctos.
4. Dividido en conjuntos de entrenamiento, validación y prueba.
5. Entrene el modelo para ajustar los pesos en función de los datos de entrenamiento.

Ejemplos (mundo real)

• Conjunto de datos COCO: imágenes anotadas para detección y segmentación.
• Common Crawl: conjunto de datos de texto web a gran escala para el preentrenamiento de LLM.
• LibriSpeech: conjunto de datos de voz para entrenamiento ASR.

Referencias / Lecturas adicionales

• Datos de entrenamiento para aprendizaje automático — IBM Research.
• ISO/IEC 23053: Marco para sistemas de IA que utilizan ML — ISO.
• Marco de gestión de riesgos de IA del NIST — NIST.
• ¿Qué son los datos de entrenamiento en el aprendizaje automático? – Shaip