Datos de entrenamiento

¿Qué son los datos de entrenamiento?

Los datos de entrenamiento son un gran conjunto de datos utilizados para entrenar modelos de aprendizaje automático (ML) para procesar información y predecir resultados con precisión. Normalmente, esto se refiere a enseñar a los modelos de predicción que utilizan algoritmos de aprendizaje, cómo extraer características que sean relevantes para objetivos empresariales específicos.

La idea de utilizar datos de entrenamiento en el ML es un concepto sencillo, pero es fundamental para el funcionamiento de estas tecnologías.

Los datos de entrenamiento ayudan a un programa a comprender cómo aplicar tecnologías como las redes neuronales para aprender y producir resultados sofisticados. Los datos de entrenamiento pueden complementarse con conjuntos de datos posteriores llamados conjuntos de validación y de prueba.

Los datos de entrenamiento también se conocen como conjunto de entrenamiento, conjunto de datos de entrenamiento o conjunto de aprendizaje.

Resumen Resumen

1. ¿Qué son los datos de entrenamiento?
2. Puntos clave
3. ¿Cómo funcionan los datos de entrenamiento?
4. Tipos de datos de entrenamiento
5. ¿Cómo se utilizan los datos de entrenamiento en el aprendizaje automático?
6. Datos de entrenamiento frente a datos de prueba y datos de validación
7. 3 Rasgos de unos buenos datos de entrenamiento
8. 8 Factores que afectan a la calidad de los datos de entrenamiento
9. Ventajas de los datos de entrenamiento
10. Retos en la creación de datos de entrenamiento
11. Lo esencial
12. Preguntas frecuentes
13. Referencias

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Resumen

1. ¿Qué son los datos de entrenamiento?
2. Puntos clave
3. ¿Cómo funcionan los datos de entrenamiento?
Ver más
4. Tipos de datos de entrenamiento
5. ¿Cómo se utilizan los datos de entrenamiento en el aprendizaje automático?
6. Datos de entrenamiento frente a datos de prueba y datos de validación
7. 3 Rasgos de unos buenos datos de entrenamiento
8. 8 Factores que afectan a la calidad de los datos de entrenamiento
9. Ventajas de los datos de entrenamiento
10. Retos en la creación de datos de entrenamiento
11. Lo esencial
12. Preguntas frecuentes
13. Referencias

¿Cómo funcionan los datos de entrenamiento?

El conjunto de datos de entrenamiento es lo que el ordenador utiliza para aprender a procesar la información, identificar patrones y hacer predicciones.

Los datos de entrenamiento pueden estructurarse de distintas formas. Para los árboles de decisión y algoritmos similares, suele ser un conjunto de texto sin procesar o datos alfanuméricos. Para el procesamiento de imágenes y la visión por ordenador, el conjunto de entrenamiento suele ser una gran colección de imágenes.

El aprendizaje automático es tan complejo y sofisticado que los algoritmos utilizan un entrenamiento iterativosobre estas imágenes para acabar reconociendo características, formas e incluso sujetos como personas o animales.

Tipos de datos de entrenamiento

¿Qué son los datos de entrenamiento en el aprendizaje automático? Los datos de entrenamiento suelen clasificarse por su formato y estructura, y dependen de los objetivos empresariales o de la finalidad prevista.

Por ejemplo, en la clasificación de imágenes, los datos de entrenamiento podrían ser imágenes etiquetadas con los objetos que contienen. En las herramientas de escritura de IA, los modelos predicen la siguiente palabra o frase basándose en el contexto.

Los tipos de datos de entrenamiento incluyen:

• Datos de entrenamiento etiquetados (aprendizaje supervisado): Los datos etiquetados guían el entrenamiento y la prueba de los datos proporcionando entradas claras para la comparación y el análisis.
• Datos de entrenamiento no etiquetados (aprendizaje no supervisado): Los datos no etiquetados carecen de etiquetas predefinidas. Los modelos identifican patrones de forma independiente y predicen resultados para los nuevos datos.
• Datos de entrenamiento semisupervisados: El aprendizaje semisupervisado combina datos etiquetados y no etiquetados, a menudo utilizando un pequeño conjunto de datos etiquetados para guiar el aprendizaje. Esto es útil cuando el coste de adquirir datos etiquetados es elevado.

¿Cómo se utilizan los datos de entrenamiento en el aprendizaje automático?

Los datos de entrenamiento son esenciales para el aprendizaje automático: pueden considerarse el «alimento» que utiliza el sistema para funcionar.

1. El proceso comienza con grandes conjuntos de datos relevantes para la tarea.
2. El algoritmo se ejecuta sobre estos datos de entrenamiento, aprendiendo patrones para hacer predicciones precisas sobre nuevos datos.
3. Durante el entrenamiento, el algoritmo ajusta sus parámetros internos basándose en sus resultados.
4. El producto final se conoce como modelo de aprendizaje automático.

Las contribuciones humanas, a menudo denominadas human in the loop ( HITL ), son importantes en el desarrollo y funcionamiento de los sistemas de aprendizaje automático e inteligencia artificial (IA).

En el aprendizaje supervisado, los humanos proporcionan etiquetas precisas para que la máquina aprenda de ellas. Una vez etiquetados los datos de entrenamiento y establecidos los parámetros de toma de decisiones, los humanos también pueden corregir las predicciones del modelo y volver a entrenar según sea necesario.

Datos de entrenamiento frente a datos de prueba y datos de validación

Las estrategias de división de datos en ML implican dividir la fuente de datos en diferentes conjuntos para entrenamiento, validación y prueba. Sin embargo, los conjuntos de datos más pequeños suelen omitir el conjunto de validación.

3 Rasgos de unos buenos datos de entrenamiento

Los modelos de aprendizaje automático sólo aprenden del conjunto de datos proporcionado. La mayoría de los expertos del sector, como Applause, coinciden en que se necesita un conjunto de datos completo y diverso.

Los 3 rasgos principales incluyen:

8 Factores que afectan a la calidad de los datos de entrenamiento

1. Precisión: Los modelos requieren datos precisos para las predicciones.
2. Equilibrio: Asegurarse de que todos los casos estén proporcionalmente representados.
3. Coherencia: Las anotaciones de datos deben ser coherentes.
4. Cobertura del dominio: Cubre a fondo el área temática con datos.
5. Datos ruidosos: Los datos ruidosos pueden reducir la precisión del modelo.
6. Sobreajuste: El modelo es demasiado complejo, se ajusta demasiado a los datos de entrenamiento.
7. Cobertura de usuarios: El conjunto de datos debe representar con precisión a los usuarios finales.
8. Volumen de datos: Generalmente, más datos conducen a mejores resultados.

Ventajas de los datos de entrenamiento

Los datos de entrenamiento mejoran el aprendizaje automático al aumentar la precisión, fiabilidad y eficacia del modelo. Los datos de entrenamiento de alta calidad permiten al modelo reconocer patrones, hacer predicciones precisas sobre nuevos datos y actuar con eficacia en escenarios del mundo real.

Además, la diversidad de los datos de entrenamiento ayuda a reducir los sesgos de la IA, lo que conduce a resultados más justos y equilibrados.

Retos en la creación de datos de entrenamiento

Los retos de la creación de datos de entrenamiento incluyen la obtención de datos de calidad, la recopilación de datos relevantes y la gestión de grandes volúmenes de datos. Es esencial que los datos sean precisos, y es necesario limpiarlos para corregir errores.

La gestión de grandes volúmenes de datos añade complejidad al procesamiento, ya que requiere importantes recursos informáticos y herramientas avanzadas para almacenar, organizar y analizar los datos de entrenamiento con eficacia.

Otros retos son las consideraciones éticas y garantizar el cumplimiento de la normativa sobre privacidad.

Lo esencial

La definición de datos de entrenamiento se refiere al gran conjunto de datos utilizado para enseñar modelos de aprendizaje automático extrayendo características relevantes para objetivos empresariales específicos.

Los datos de entrenamiento son un paso fundamental en el proceso de ML y se utilizan estrategias eficaces de división de datos para reservar los datos no vistos para las pruebas y la validación.

Aunque un mayor número de datos de entrenamiento suele mejorar el algoritmo, la cantidad no lo es todo: los rasgos esenciales de unos buenos datos de entrenamiento también incluyen la calidad y la diversidad de los datos para eliminar el sesgo de la IA.

Preguntas frecuentes