¿Qué significa "Diversidad de datos"?

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La diversidad de datos se refiere a tener una amplia gama de diferentes tipos de datos en un conjunto de datos. Esta variedad ayuda a crear mejores modelos y sistemas porque pueden aprender de más ejemplos y situaciones.

En muchos campos, usar datos de diferentes fuentes o contextos asegura que los modelos puedan desempeñarse bien en situaciones del mundo real. Por ejemplo, al entrenar un sistema para reconocer poses de manos, incluir imágenes de manos desde varios ángulos, tonos de piel y interacciones con diferentes objetos resultará en un modelo más capaz y confiable.

Tener datos diversos es importante porque ayuda a evitar sesgos, lo que significa que el modelo no solo funcionará bien en casos específicos, sino que podrá adaptarse a muchas situaciones. Esto es especialmente útil en tareas donde los datos usados para el entrenamiento pueden no cubrir todos los posibles escenarios que el modelo enfrentará después.

En general, aumentar la diversidad de datos mejora el rendimiento de los modelos, haciéndolos más efectivos y justos para todos los usuarios.