Variabilidad de datos

En inteligencia artificial y machine learning, se refiere a los cambios, discrepancias o fluctuaciones que pueden presentarse en los datos a lo largo del tiempo, entre muestras o en distintos contextos.

Es un factor crítico que afecta la calidad y el rendimiento de los modelos, ya que estos están diseñados con base en patrones subyacentes existentes en el conjunto de datos de entrenamiento.

Puede deberse a diferentes fuentes, como diferencias en la recopilación de los datos, errores de medición, cambios en las condiciones del entorno o variaciones en el comportamiento de los usuarios.

Para mitigar su impacto, se utilizan técnicas como la normalización, el aumento de datos, la validación cruzada o enfoques estadísticos que mejoran la capacidad del modelo para generalizar ante diferentes tipos de variaciones.

Un manejo adecuado es esencial para desarrollar sistemas robustos que funcionen de manera consistente.