La calidad de los datos es fundamental para el éxito de cualquier proyecto de inteligencia artificial. Datos incompletos, incorrectos o sesgados pueden llevar a modelos poco fiables, con resultados erróneos o injustos que afectan negativamente la toma de decisiones.
Además, datos de baja calidad dificultan el entrenamiento efectivo de los algoritmos, ya que generan ruido que confunde al modelo y reduce su capacidad para aprender patrones reales. Esto puede provocar sobreajuste, bajo rendimiento o fallos en la generalización.
Por eso, es esencial realizar una limpieza y validación exhaustiva de los datos antes de usarlos, asegurando que sean precisos, representativos y consistentes. Así, se garantiza que los sistemas de IA funcionen de manera robusta, eficiente y ética.
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