El conjunto de entrenamiento (CE), en el contexto de la inteligencia artificial y el aprendizaje automático, se refiere a un conjunto de datos que se utiliza para entrenar un modelo o algoritmo de aprendizaje automático.
El conjunto de entrenamiento se compone de un conjunto de ejemplos etiquetados, donde cada ejemplo incluye características (también conocidas como variables independientes o predictores) y una etiqueta (también conocida como variable dependiente o objetivo). El modelo de aprendizaje automático utiliza el conjunto de entrenamiento para aprender a relacionar las características de entrada con las etiquetas de salida, de modo que pueda generalizar para predecir etiquetas de salida para nuevos ejemplos.
El conjunto de entrenamiento es un componente crítico del proceso de aprendizaje automático, ya que la calidad y la cantidad de los datos de entrenamiento influyen en la precisión del modelo resultante.
Existe consenso entre los directivos de las principales empresas del mundo acerca del impacto crucial que la Inteligencia Artificial (IA) en el sector [...]
Leer más »Las siglas ERP significan Enterprise Resource Planning y se trata de un sistema de planificación informático y gestión empresarial capaz de integra [...]
Leer más »La captación de nuevos clientes potenciales es uno de los procesos con mayor importancia y dificultad para una empresa. Tradicionalmente ha sido nece [...]
Leer más »En los anteriores artículos ("Conceptos base para construir un software comercial con inteligencia artificial" y "¿Cómo se materializan las oportun [...]
Leer más »