Calidad de datos

El aprendizaje automático centrado en los datos se enfoca en mejorar el rendimiento del modelo mediante la mejora de la calidad y relevancia de los datos en lugar de optimizar únicamente los algoritmos.

La limpieza de datos es el proceso de identificar y corregir errores o inconsistencias en conjuntos de datos.

La curación de datos es el proceso de gestionar y mantener los datos para garantizar su calidad, accesibilidad y usabilidad.

El enriquecimiento de datos mejora los datos existentes añadiendo contexto valioso de fuentes externas.

La armonización de datos es el proceso de integrar datos de diferentes fuentes para garantizar coherencia y usabilidad.

La fuga de datos ocurre cuando información del conjunto de datos externo al entrenamiento se usa inadvertidamente en el entrenamiento del modelo.

El linaje de datos se refiere al seguimiento de los datos a medida que se mueven a través de varios procesos, asegurando la integridad y el cumplimiento de los datos.

La perfilación de datos implica analizar los datos para entender su estructura, calidad y relaciones.

La procedencia de los datos se refiere a la historia y origen de los datos, detallando sus fuentes y transformaciones.

La calidad de los datos se refiere a la precisión, coherencia y fiabilidad de los datos utilizados en IA y análisis.

Una Puerta de Calidad de Datos es un proceso que asegura que los datos cumplen con estándares específicos de calidad antes de su uso.

La redundancia de datos se refiere a la duplicación innecesaria de datos dentro de una base de datos o sistema de almacenamiento.

La limpieza de datos es el proceso de limpiar y validar datos para garantizar precisión y calidad.

La estandarización de datos es el proceso de transformar datos a un formato común para coherencia y precisión.

La validación de datos garantiza la precisión y calidad de los datos mediante verificaciones y restricciones antes del procesamiento.

La veracidad de los datos se refiere a la precisión, fiabilidad y veracidad de los datos utilizados en IA y análisis.

La Resolución de Entidades es el proceso de identificar y fusionar registros que se refieren a la misma entidad del mundo real en diferentes conjuntos de datos.

Un Conjunto de Datos de Estándar de Oro es una colección altamente precisa y confiable de datos utilizada para entrenar y evaluar modelos de IA.

Una estrategia de imputación es un método utilizado para rellenar datos faltantes en conjuntos de datos para mejorar la precisión del análisis.

Los datos incompletos se refieren a información faltante o no disponible en conjuntos de datos utilizados para análisis y entrenamiento de modelos de IA.

El ruido en las etiquetas se refiere a inexactitudes o errores en las etiquetas asignadas a los datos en tareas de aprendizaje automático.

La transición de ruido en las etiquetas se refiere al proceso de etiquetado incorrecto de datos en aprendizaje automático, afectando el entrenamiento del modelo.

La falla en compresión sin pérdida ocurre cuando los datos no pueden comprimirse sin perder información.

Los datos faltantes se refieren a la ausencia de valores en un conjunto de datos, afectando el análisis y el rendimiento del modelo.

La imputación de valores faltantes es un método para rellenar los vacíos en conjuntos de datos para análisis y modelado.

NaN (No es un Número) representa valores numéricos indefinidos o no representables en la computación.

Los datos ruidosos se refieren a información inexacta o irrelevante que puede distorsionar el análisis y los modelos de aprendizaje automático.

Las etiquetas ruidosas se refieren a anotaciones incorrectas o engañosas en los datos de entrenamiento que pueden obstaculizar el rendimiento del modelo de aprendizaje automático.