Datos para IA

Los datos no son combustible indiferenciado: definen qué población ve el sistema, qué señales puede aprender, qué errores hereda y qué evidencia existe sobre provenance, consentimiento y cobertura.

Modelo mental

Un dataset es una medición muestreada y transformada del mundo. Calidad significa cobertura más procedencia: qué se observó, qué quedó afuera, cómo se etiquetó y si despliegue todavía coincide con esos supuestos.

Hoja de ruta

• IA centrada en datos
• Diseño de datasets y muestreo
• Dimensiones de calidad de datos
• Labeling y anotación
• Limpieza y deduplicación
• Contaminación y benchmark leakage
• Datos sintéticos
• Datos para LLMs
• Pipelines, versionado y lineage
• Privacidad y PII
• Datasheets y documentación
• Feedback data y active learning
• El data flywheel

Conecta con: Machine Learning Estadístico · Entrenamiento y Adaptación · Ética y Gobernanza

Fuentes principales

• Datasheets for Datasets — documentación sistemática de datasets.
• Data Cascades in High-Stakes AI — deuda y fallas que nacen en datos.
• Hugging Face Datasets — implementación reproducible de carga y transformación.