¿Qué es un conjunto de datos de IA?

Si estás construyendo, comprando o incluso evaluando sistemas de IA, te encontrarás con una pregunta aparentemente simple: ¿qué es un conjunto de datos de IA y por qué es tan importante? En resumen: es el combustible, el recetario y, a veces, la brújula de tu modelo.

Artículos que quizás te interese leer después de éste:

🔗 ¿Cómo predice la IA las tendencias?
Explora cómo la IA analiza patrones para pronosticar eventos y comportamientos futuros.

🔗 Cómo medir el rendimiento de la IA
Métricas y métodos para evaluar la precisión, la eficiencia y la confiabilidad del modelo.

🔗 Cómo hablar con la IA
Orientación sobre cómo crear mejores interacciones para mejorar las respuestas generadas por IA.

🔗 ¿Qué es lo que impulsa la IA?
Descripción general de cómo las indicaciones dan forma a los resultados de la IA y a la calidad general de la comunicación.

¿Qué es un conjunto de datos de IA? Una definición rápida 🧩

¿Qué es un conjunto de datos de IA? Es una colección de ejemplos de los que tu modelo aprende o en los que se evalúa. Cada ejemplo tiene:

Entradas : características que ve el modelo, como fragmentos de texto, imágenes, audio, filas tabulares, lecturas de sensores y gráficos.
Objetivos : etiquetas o resultados que el modelo debe predecir, como categorías, números, extensiones de texto, acciones o, a veces, nada en absoluto.
Metadatos : contexto como fuente, método de recopilación, marcas de tiempo, licencias, información de consentimiento y notas sobre calidad.

Piensa en ello como una lonchera cuidadosamente preparada para tu modelo: ingredientes, etiquetas, información nutricional y sí, la nota adhesiva que dice "no comas esta parte". 🍱

En las tareas supervisadas, verá entradas emparejadas con etiquetas explícitas. En las tareas no supervisadas, verá entradas sin etiquetas. Para el aprendizaje por refuerzo, los datos suelen presentarse como episodios o trayectorias con estados, acciones y recompensas. Para el trabajo multimodal, los ejemplos pueden combinar texto, imagen y audio en un solo registro. Suena sofisticado; es principalmente plomería.

Manuales y prácticas útiles: la de Hojas de datos para conjuntos de datos ayuda a los equipos a explicar qué hay dentro y cómo se debe usar [1], y las Tarjetas modelo complementan la documentación de datos en el lado del modelo [2].

¿Qué hace que un conjunto de datos de IA sea bueno? ✅

Seamos honestos, muchos modelos tienen éxito porque el conjunto de datos no era malo. Un buen conjunto de datos es:

Representante de casos de uso reales, no sólo condiciones de laboratorio.
Etiquetado preciso , con directrices claras y evaluación periódica. Las métricas de concordancia (p. ej., medidas de tipo kappa) ayudan a comprobar la coherencia.
Completo y equilibrado para evitar fallos silenciosos en colas largas. El desequilibrio es normal; la negligencia no lo es.
Procedencia clara , con consentimiento, licencia y permisos documentados. El papeleo tedioso evita demandas emocionantes.
Bien documentado mediante tarjetas de datos u hojas de datos que detallan el uso previsto, los límites y los modos de falla conocidos [1]
Se rige por el control de versiones, los registros de cambios y las aprobaciones. Si no se puede reproducir el conjunto de datos, no se puede reproducir el modelo. La guía del Marco de Gestión de Riesgos de IA del NIST considera la calidad y la documentación de los datos como cuestiones de primera importancia [3].

Tipos de conjuntos de datos de IA, según lo que estés haciendo 🧰

Por tarea

Clasificación , por ejemplo, spam vs. no spam, categorías de imágenes.
Regresión : predecir un valor continuo como el precio o la temperatura.
Etiquetado de secuencias : entidades nombradas, partes del discurso.
Generación : resumen, traducción, subtitulado de imágenes.
Recomendación : usuario, artículo, interacciones, contexto.
Detección de anomalías : eventos raros en series de tiempo o registros.
Aprendizaje por refuerzo : secuencias de estado, acción, recompensa y siguiente estado.
Recuperación : documentos, consultas, juicios de relevancia.

Por modalidad

Tabular : columnas como edad, ingresos y tasa de abandono. Subestimado, extremadamente efectivo.
Texto : documentos, chats, código, publicaciones en foros, descripciones de productos.
Imágenes : fotografías, exploraciones médicas, imágenes satelitales; con o sin máscaras, recuadros, puntos clave.
Audio : formas de onda, transcripciones, etiquetas de orador.
Vídeo : fotogramas, anotaciones temporales, etiquetas de acción.
Gráficos : nodos, aristas, atributos.
Series temporales : sensores, finanzas, telemetría.

Por supervisión

Etiquetado (oro, plata, autoetiquetado), etiquetado débilmente , sin etiquetar , sintético . La mezcla para pastel comprada puede ser decente, si se lee la caja.

Dentro de la caja: estructura, divisiones y metadatos 📦

Un conjunto de datos sólido generalmente incluye:

Esquema : campos tipificados, unidades, valores permitidos, manejo de valores nulos.
Divisiones : entrenamiento, validación, prueba. Mantén los datos de prueba sellados; trátalos como si fueran el último trozo de chocolate.
Plan de muestreo : cómo extraer ejemplos de la población; evitar muestras de conveniencia de una región o dispositivo.
Aumentos : cambios, recortes, ruido, paráfrasis, máscaras. Son buenos cuando son honestos; dañinos cuando inventan patrones que nunca ocurren en la vida real.
Control de versiones : conjunto de datos v0.1, v0.2… con registros de cambios que describen deltas.
Licencias y consentimiento : derechos de uso, redistribución y flujos de eliminación. Los organismos reguladores nacionales de protección de datos (p. ej., la ICO del Reino Unido) proporcionan listas de verificación prácticas y lícitas para el procesamiento [4].

El ciclo de vida del conjunto de datos, paso a paso 🔁

Define la decisión : qué decidirá el modelo y qué sucede si se equivoca.
Características y etiquetas del alcance : mensurables, observables y éticas de recopilar.
Datos de origen : instrumentos, registros, encuestas, corpus públicos, socios.
Consentimiento y aspectos legales : avisos de privacidad, exclusiones voluntarias, minimización de datos. Consulte la guía del regulador para conocer el "por qué" y el "cómo" [4].
Recopilar y almacenar : almacenamiento seguro, acceso basado en roles, manejo de PII.
Etiqueta : anotadores internos, crowdsourcing, expertos; gestionar la calidad con tareas de oro, auditorías y métricas de acuerdo.
Limpiar y normalizar : deduplicar, gestionar datos faltantes, estandarizar unidades, corregir la codificación. Un trabajo aburrido y heroico.
Dividir y validar : evitar fugas, estratificar cuando sea relevante, preferir divisiones que tengan en cuenta el tiempo para los datos temporales y utilizar la validación cruzada cuidadosamente para obtener estimaciones sólidas [5].
Documento - hoja de datos o tarjeta de datos; uso previsto, advertencias, limitaciones [1].
Monitoreo y actualización : detección de desviaciones, cadencia de actualización, planes de cierre. El Marco de Gestión de Recursos de IA (RMF) del NIST enmarca este ciclo de gobernanza continua [3].

Consejo práctico: los equipos suelen "ganar la demo", pero tropiezan en producción porque sus datos se desvían sigilosamente (nuevas líneas de producto, un campo renombrado o una política modificada). Un simple registro de cambios y una reanotación periódica evitan la mayor parte de esos problemas.

Calidad y evaluación de datos: no es tan aburrido como parece 🧪

La calidad es multidimensional:

Precisión : ¿Son correctas las etiquetas? Utilice métricas de acuerdo y una evaluación periódica.
Completitud : cubre los campos y clases que realmente necesitas.
Coherencia : evitar etiquetas contradictorias para entradas similares.
Oportunidad : los datos obsoletos fosilizan las suposiciones.
Equidad y sesgo : cobertura en todos los grupos demográficos, idiomas, dispositivos y entornos; comience con auditorías descriptivas y luego realice pruebas de estrés. Las prácticas que priorizan la documentación (hojas de datos, tarjetas de modelos) hacen visibles estas comprobaciones [1], y los marcos de gobernanza las enfatizan como controles de riesgo [3].

Para la evaluación del modelo, utilice divisiones adecuadas y monitoree tanto las métricas promedio como las métricas del peor grupo. Un promedio brillante puede ocultar un cráter. Los fundamentos de la validación cruzada se explican detalladamente en la documentación estándar de herramientas de aprendizaje automático [5].

Ética, privacidad y licencias: las barreras 🛡️

Los datos éticos no son una vibra, son un proceso:

Consentimiento y limitación de la finalidad : sea explícito sobre los usos y las bases legales [4].
Manejo de información de identificación personal (PII) : minimizar, seudonimizar o anonimizar según corresponda; considerar tecnología que mejore la privacidad cuando los riesgos sean altos.
Atribución y licencias : respete las restricciones de uso comercial y de compartir por igual.
Sesgo y daño : auditoría para detectar correlaciones espurias (“luz de día = seguridad” será muy confuso por la noche).
Reparación : sepa cómo eliminar datos cuando se le solicite y cómo revertir los modelos entrenados con ellos (documente esto en su hoja de datos) [1].

¿Qué tan grande es? Dimensionamiento y relación señal-ruido 📏

Regla general: más ejemplos suelen ser útiles si son relevantes y no casi duplicados. Pero a veces es mejor tener menos muestras, más limpias y mejor etiquetadas que montones de ejemplos desordenados.

Esté atento a:

Curvas de aprendizaje : grafica el rendimiento frente al tamaño de la muestra para ver si estás limitado por los datos o por el modelo.
Cobertura de cola larga : las clases raras pero críticas a menudo necesitan una recopilación específica, no solo más volumen.
Ruido de etiqueta : medir, luego reducir; un poco es tolerable, un maremoto no lo es.
Cambio de distribución : los datos de entrenamiento de una región o canal pueden no generalizarse a otro; validar con datos de prueba similares al objetivo [5].

En caso de duda, prueba pequeñas pruebas piloto y amplía la experiencia. Es como sazonar: añade, prueba, ajusta y repite.

Dónde encontrar y gestionar conjuntos de datos 🗂️

Recursos y herramientas populares (no es necesario memorizar las URL ahora):

Conjuntos de datos de caras abrazadas : carga, procesamiento y uso compartido programáticos.
Búsqueda de conjuntos de datos de Google : metabúsqueda en la web.
Repositorio UCI ML : clásicos seleccionados para líneas de base y enseñanza.
OpenML : tareas + conjuntos de datos + ejecuciones con procedencia.
Datos abiertos de AWS / conjuntos de datos públicos de Google Cloud : corpus alojados y a gran escala.

Consejo profesional: no te limites a descargar. Lee la licencia y la hoja de datos , y luego documenta tu propia copia con los números de versión y la procedencia [1].

Etiquetado y anotación: donde se negocia la verdad ✍️

La anotación es donde tu guía de etiquetas teórica lucha con la realidad:

Diseño de tareas : escribir instrucciones claras con ejemplos y contraejemplos.
Capacitación de anotadores : sembrar con respuestas de oro y ejecutar rondas de calibración.
Control de calidad : utilizar métricas de acuerdo, mecanismos de consenso y auditorías periódicas.
Herramientas : elija herramientas que refuercen la validación del esquema y revisen las colas; incluso las hojas de cálculo pueden funcionar con reglas y verificaciones.
Bucles de retroalimentación : captura notas del anotador y errores del modelo para perfeccionar la guía.

Si te sientes como si estuvieras editando un diccionario con tres amigos que no están de acuerdo sobre las comas… es normal. 🙃

Documentación de datos: hacer explícito el conocimiento implícito 📒

hoja de datos o tarjeta de datos liviana debe cubrir:

¿Quién lo recogió, cómo y por qué?
Usos previstos y usos fuera del ámbito de aplicación.
Brechas, sesgos y modos de fallo conocidos.
Protocolo de etiquetado, pasos de control de calidad y estadísticas de acuerdo.
Licencia, consentimiento, contacto para problemas, proceso de eliminación.

Plantillas y ejemplos: Las hojas de datos para conjuntos de datos y las tarjetas modelo son puntos de partida ampliamente utilizados [1].

Escríbelo mientras construyes, no después. La memoria es un medio de almacenamiento inestable.

Tabla comparativa: lugares donde encontrar o alojar conjuntos de datos de IA 📊

Sí, esto es un poco testarudo. Y la redacción es un poco irregular a propósito. Está bien.

Herramienta / Repositorio	Audiencia	Precio	Por qué funciona en la práctica
Conjuntos de datos de caras abrazadas	Investigadores, ingenieros	Nivel gratuito	Carga rápida, transmisión, scripts comunitarios; documentación excelente; conjuntos de datos versionados
Búsqueda de conjuntos de datos de Google	Todos	Gratis	Amplia superficie; excelente para descubrimiento; aunque a veces metadatos inconsistentes
Repositorio de ML de la UCI	Estudiantes, educadores	Gratis	Clásicos seleccionados; pequeños pero ordenados; buenos para bases y enseñanza.
OpenML	Investigadores de reproducción	Gratis	Tareas + conjuntos de datos + ejecuciones juntas; bonitas rutas de procedencia
Registro de datos abiertos de AWS	Ingenieros de datos	Mayormente gratis	Alojamiento a escala de petabytes; acceso nativo de la nube; control de costos de salida
Conjuntos de datos de Kaggle	practicantes	Gratis	Compartir fácilmente, guiones, concursos; las señales de la comunidad ayudan a filtrar el ruido
Conjuntos de datos públicos de Google Cloud	Analistas, equipos	Gratis + nube	Alojado cerca del cómputo; integración con BigQuery; cuidado con la facturación
Portales académicos, laboratorios	Expertos en nichos	Varía	Altamente especializado, a veces poco documentado, pero aún así vale la pena buscarlo.

(Si una célula parece habladora, eso es intencional).

Construyendo tu primer coche: un práctico kit de inicio 🛠️

Quieres pasar de "¿qué es un conjunto de datos de IA?" a "Lo creé y funciona". Prueba esta ruta mínima:

Escriba la decisión y la métrica ; por ejemplo, reduzca las rutas incorrectas del soporte entrante al predecir el equipo adecuado. Métrica: macro-F1.
Enumere 5 ejemplos positivos y 5 negativos : tome como muestra boletos reales, no los invente.
Redactar una guía de etiquetas : una página; reglas explícitas de inclusión/exclusión.
Recopile una muestra pequeña y real (unos cientos de tickets de distintas categorías) y elimine la información de identificación personal que no necesite.
División con controles de fugas : mantenga todos los mensajes del mismo cliente en una división; utilice validación cruzada para estimar la varianza [5].
Anotar con QA : dos anotadores en un subconjunto; resolver desacuerdos; actualizar la guía.
Entrenar con una base simple : primero la logística (p. ej., modelos lineales o transformadores compactos). El objetivo es probar los datos, no ganar medallas.
Revisar errores : dónde falla y por qué; actualizar el conjunto de datos, no solo el modelo.
Documento - pequeña hoja de datos: fuente, enlace de guía de etiquetas, divisiones, límites conocidos, licencia [1].
Planifique la actualización : llegan nuevas categorías, nueva jerga y nuevos dominios; programe actualizaciones pequeñas y frecuentes [3].

Aprenderás más de este bucle que de mil opiniones polémicas. Además, guarda copias de seguridad. Por favor.

Errores comunes que aparecen sigilosamente en los equipos 🪤

Fuga de datos : la respuesta se filtra en las características (p. ej., usar campos posteriores a la resolución para predecir resultados). Parece trampa, porque lo es.
Diversidad superficial : una geografía o dispositivo se disfraza de global. Las pruebas revelarán el giro de la trama.
Desviación de etiquetas : los criterios cambian con el tiempo, pero la guía de etiquetas no. Documente y versione su ontología.
Objetivos subespecificados : si no puedes definir una mala predicción, tus datos tampoco lo harán.
Licencias desordenadas (eliminarlas ahora y disculparse después) no es una estrategia.
Sobreaumento : datos sintéticos que enseñan artefactos poco realistas, como entrenar a un chef con frutas de plástico.

Preguntas frecuentes rápidas sobre la frase en sí ❓

¿Qué es un conjunto de datos de IA? ¿Es solo una cuestión de definición? En gran medida, pero también es una señal de que te importan las partes aburridas que hacen que los modelos sean confiables.
¿Siempre necesito etiquetas? No. Las configuraciones no supervisadas, autosupervisadas y de aprendizaje a distancia suelen omitir las etiquetas explícitas, pero la curación sigue siendo importante.
¿Puedo usar datos públicos para cualquier propósito? No. Respete las licencias, los términos de la plataforma y las obligaciones de privacidad [4].
¿Más grande o mejor? Idealmente, ambas. Si tienes que elegir, elige primero lo mejor.

Observaciones finales: Lo que puedes capturar en pantalla 📌

Si alguien te pregunta qué es un conjunto de datos de IA , di: es una colección de ejemplos cuidadosamente seleccionados y documentados que enseñan y prueban un modelo, con gobernanza para que la gente pueda confiar en los resultados. Los mejores conjuntos de datos son representativos, están bien etiquetados, legalmente limpios y se mantienen continuamente. El resto son detalles —detalles importantes— sobre la estructura, las divisiones y todas esas pequeñas barreras que evitan que los modelos se desvíen hacia el tráfico. A veces, el proceso se siente como trabajar con hojas de cálculo; a veces, como controlar píxeles. En cualquier caso, invierte en los datos y tus modelos se comportarán de forma menos extraña. 🌱🤖

Referencias

[1] Hojas de datos para conjuntos de datos - Gebru et al., arXiv. Enlace
[2] Tarjetas modelo para informes de modelos - Mitchell et al., arXiv. Enlace
[3] Marco de Gestión de Riesgos de Inteligencia Artificial del NIST (AI RMF 1.0) . Enlace
[4] Guía y recursos del RGPD del Reino Unido - Oficina del Comisionado de Información (ICO). Enlace
[5] Validación cruzada: evaluación del rendimiento del estimador - Guía del usuario de scikit-learn. Enlace

Encuentra la última IA en la tienda oficial de AI Assistant

Sobre nosotros

Volver al blog

País/región