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Garbage In, Garbage Out (GIGO) resalta cómo la calidad de la salida de los sistemas de IA y otros sistemas depende directamente de la calidad de la entrada. Descubre sus implicaciones en la IA, la importancia de la calidad de los datos y estrategias para mitigar GIGO para obtener resultados más precisos, justos y fiables.
La gobernanza de datos es el marco de procesos, políticas, roles y estándares que aseguran el uso efectivo y eficiente, la disponibilidad, integridad y seguridad de los datos dentro de una organización. Impulsa el cumplimiento, la toma de decisiones y la calidad de los datos en todas las industrias.
La limpieza de datos es el proceso crucial de detectar y corregir errores o inconsistencias en los datos para mejorar su calidad, asegurando precisión, consistencia y confiabilidad para el análisis y la toma de decisiones. Descubra procesos clave, desafíos, herramientas y el papel de la IA y la automatización en una limpieza de datos eficiente.
La robustez del modelo se refiere a la capacidad de un modelo de aprendizaje automático (ML) para mantener un rendimiento consistente y preciso a pesar de las variaciones e incertidumbres en los datos de entrada. Los modelos robustos son cruciales para aplicaciones de IA confiables, asegurando resiliencia frente al ruido, valores atípicos, cambios de distribución y ataques adversarios.
La validación de datos en IA se refiere al proceso de evaluar y garantizar la calidad, precisión y confiabilidad de los datos utilizados para entrenar y probar modelos de IA. Implica identificar y corregir discrepancias, errores o anomalías para mejorar el rendimiento y la confiabilidad del modelo.
