Ruido en los datos

En el ámbito de la inteligencia artificial y el machine learning, se refiere a cualquier información irrelevante, errónea o aleatoria presente en un conjunto de datos.

Este fenómeno puede distorsionar los patrones reales que los algoritmos intentan aprender, dificultando su capacidad para generalizar y hacer predicciones precisas.

Puede originarse por diversas razones, como errores de medición, imprecisiones humanas, interrupciones tecnológicas o cambios en el entorno de recolección de datos.

La presencia de ruido en los datos a menudo aumenta la complejidad del modelo y puede llevar al sobreajuste, donde el modelo se ajusta demasiado a las excepciones en lugar de los patrones subyacentes.

Es esencial implementar técnicas de preprocesamiento, como la limpieza de datos, el filtrado o el uso de algoritmos robustos, para mitigar su impacto en el entrenamiento y optimización de los modelos.