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.
Una de las decisiones a las que se enfrenta una empresa que necesite una infraestructura de IT, es la de elegir en dónde se localiza esta infraestruc [...]
Leer más »Es de vital importancia comprender, identificar y satisfacer las necesidades de los clientes. De este modo, nuestro negocio podrá ofrecer productos y [...]
Leer más »La implantación masiva de servicios en la nube en las empresas ha transformado el modo en que se realizaban las transacciones comerciales, pues conll [...]
Leer más »Las empresas son cada día más conscientes de la importancia de incorporar paulatinamente la inteligencia artificial a sus modelos de negocio. La imp [...]
Leer más »
