Observación

En el ámbito de la inteligencia artificial y el aprendizaje automático, se refiere al conjunto de datos únicos o individuales recopilados para analizar, entrenar un modelo o realizar predicciones.

Cada observación representa una instancia o ejemplo específico dentro de un conjunto de datos más amplio, compuesta generalmente por varias características o atributos medibles.

Estas observaciones pueden ser cuantitativas (números) o cualitativas (categorías) y son esenciales para la construcción de modelos que identifiquen patrones, tendencias o relaciones entre variables.

La calidad y la cantidad de las observaciones determinan en gran medida la precisión y eficacia de los algoritmos entrenados.

En el aprendizaje supervisado, cada observación incluye una etiqueta o resultado esperado que el modelo debe predecir, mientras que en el aprendizaje no supervisado simplemente proporcionan información para encontrar estructuras subyacentes sin etiquetas asignadas.