Etiquetado de Datos

Es el proceso de asignar etiquetas o categorías a datos brutos, como imágenes, texto, audio o videos, para prepararlos como entrada en sistemas de inteligencia artificial o modelos de aprendizaje automático.

Estas etiquetas proporcionan contexto y estructura al conjunto de datos, permitiendo que los algoritmos de aprendizaje supervisado reconozcan patrones y generen predicciones precisas.

Suele realizarse a través de herramientas especializadas o mediante trabajo manual de anotadores humanos, quienes definen las características clave según los requisitos del modelo.

Una correcta implementación del etiquetado mejora la calidad del modelo y reduce sesgos, al garantizar que las etiquetas sean consistentes, relevantes y representativas del dominio del problema.

En el desarrollo de IA, es una etapa crítica que requiere una combinación de precisión, granularidad y escalabilidad para manejar grandes volúmenes de datos.

Además de las tareas iniciales, el etiquetado puede actualizarse continuamente para adaptarse a cambios en el entorno o para mejorar la capacidad de generalización del sistema.