IA centrada en datos

Sobre

La IA centrada en datos es un enfoque emergente en inteligencia artificial que prioriza la mejora de la calidad y la utilidad de los datos utilizados para entrenar modelos de IA. A diferencia del enfoque tradicional centrado en modelos, que se centra en perfeccionar las arquitecturas y algoritmos de los modelos, la IA centrada en datos prioriza la ingeniería sistemática de datos de alta calidad. Este enfoque reconoce que el rendimiento de los sistemas de IA suele verse limitado por la calidad y la estructura de los datos subyacentes. Al abordar cuestiones como la limpieza de datos, los valores faltantes, la ampliación de datos y la selección de características, la IA centrada en datos busca crear modelos más eficaces que se ajusten mejor a las aplicaciones del mundo real. La IA centrada en datos implica diversas prácticas, como la evaluación de la calidad de los datos, el aprendizaje activo y el etiquetado programático de datos. Fomenta la colaboración entre científicos de datos y expertos en la materia para aportar su experiencia en el proceso de desarrollo de modelos. Este enfoque ha demostrado ser prometedor en diversos sectores, desde la visión artificial hasta la salud y las finanzas, mediante la creación de sistemas de IA fiables e interpretables. Al centrarse en la calidad de los datos, las organizaciones pueden lograr un desarrollo más rápido, ahorro de costes y una mayor precisión en sus soluciones de IA.