Label Noise (Ruido en Etiquetas)

En el ámbito de la inteligencia artificial y el machine learning, se refiere a cualquier inexactitud, error o ambigüedad presente en las etiquetas asignadas a los datos que se utilizan para entrenar modelos.

Estas discrepancias pueden generarse debido a errores humanos, inconsistencias en los procesos de etiquetado o la naturaleza ambigua de ciertos datos, afectando negativamente el rendimiento del modelo.

Conduce a problemas como sobreajuste, disminución en la capacidad de generalización y predicciones menos precisas.

Abordarlo requiere técnicas específicas como la identificación de etiquetas problemáticas, la limpieza de datos o el uso de algoritmos robustos que toleren este tipo de ruido.