Integridad de Datos

Se refiere a la precisión, confiabilidad y coherencia de los datos a lo largo de su ciclo de vida en sistemas de inteligencia artificial y machine learning.

Es fundamental para garantizar que los modelos de aprendizaje automático procesen información confiable, evitando resultados erróneos o sesgados.

La gestión adecuada de la integridad de datos implica evitar duplicados, resolver inconsistencias y reducir errores que puedan adulterar las predicciones generadas.

Procesos como la limpieza de datos, la normalización y la validación son estrategias esenciales para mantener la calidad de los datos en estos contextos.

Una violación en la integridad de los datos puede conducir a modelos mal entrenados, disminuyendo su rendimiento e impacto en la toma de decisiones.