Datos de entrenamiento

Los datos de entrenamiento son el conjunto de ejemplos —textos, imágenes, sonidos— a partir de los cuales un modelo de IA ✕ La inteligencia artificial es la capacidad de un sistema informático de realizar tareas que asociamos a la inteligencia humana, como entender lenguaje, reconocer imágenes o tomar decisiones. Más en el glosario → aprende sus patrones. Son la materia prima del aprendizaje automático ✕ El aprendizaje automático es la rama de la IA en la que un sistema aprende de ejemplos en lugar de seguir reglas programadas a mano. Cuantos más datos, mejor generaliza. Más en el glosario → , y su cantidad y, sobre todo, su calidad marcan directamente lo bien que funcionará el modelo. Si los datos son incompletos, están anticuados o reflejan prejuicios humanos, el modelo heredará esos defectos: por eso surgen los sesgos. También plantean cuestiones importantes de privacidad y derechos de autor, según de dónde se hayan obtenido. El conocimiento de un modelo queda "congelado" en el momento de su entrenamiento, así que no conoce hechos posteriores salvo que se le conecten fuentes externas. Entender de qué datos aprende una IA ayuda a juzgar en qué se puede confiar y en qué no.