Etiquetado de datos

Proceso de asignar etiquetas o anotaciones a los datos para que un modelo supervisado pueda aprender de ellos. Suele ser manual, costoso y determinante para la calidad del modelo.

Proceso de asignar etiquetas o anotaciones a los datos para que un modelo supervisado pueda aprender de ellos. Suele ser manual, costoso y determinante para la calidad del modelo.

Actualizado: 3 de junio de 2026.

Para que un modelo aprenda a distinguir gatos de perros, alguien debe etiquetar miles de fotos. Ese trabajo crea el ground truth del que depende todo el aprendizaje supervisado.

El cuello de botella

Es lento y caro, y los errores o prejuicios de quien etiqueta se trasladan al modelo como sesgo algorítmico.

Alternativas

Datos sintéticos, aumento de datos y enfoques semi/auto-supervisados reducen la dependencia del etiquetado manual.