¿Qué significa "Datos Etiquetados"?
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Los datos etiquetados son un tipo de información que ha sido marcada con etiquetas o categorías específicas. Esto ayuda a las computadoras a entender qué representa la información. Por ejemplo, en un proyecto que involucra fotos de animales, una imagen etiquetada podría ser marcada como "perro", "gato" o "pájaro". Así, cuando una computadora ve la imagen, sabe qué animal hay en ella.
Importancia de los Datos Etiquetados
Los datos etiquetados son esenciales para entrenar modelos de aprendizaje automático. Estos modelos aprenden al mirar ejemplos que ya están categorizados, lo que les ayuda a hacer predicciones o decisiones sobre nuevos datos. La calidad y cantidad de datos etiquetados pueden influir mucho en qué tan bien funciona el modelo.
Desafíos con los Datos Etiquetados
Obtener datos etiquetados puede ser complicado y tomar mucho tiempo. A menudo requiere que expertos revisen los datos y asignen las etiquetas correctas. Esto puede llevar a situaciones en las que no hay suficientes datos etiquetados disponibles para el entrenamiento, lo que puede dificultar que el modelo aprenda de manera efectiva.
Uso de Datos No Etiquetados
En métodos recientes, los investigadores buscan formas de usar datos no etiquetados, que son datos que no han sido marcados, junto con datos etiquetados. Aplicando diferentes técnicas, todavía pueden entrenar modelos de manera efectiva incluso cuando los ejemplos etiquetados son limitados. Este enfoque ayuda a optimizar el proceso de aprendizaje y asegura que información valiosa no se pierda.