Descripción: El ‘ruido de etiquetas’ se refiere a la presencia de etiquetas incorrectas o engañosas en un conjunto de datos, lo que puede afectar negativamente el rendimiento de un modelo de aprendizaje automático. Este fenómeno ocurre cuando las etiquetas asignadas a las imágenes o datos no reflejan con precisión su contenido real, lo que puede llevar a que el modelo aprenda patrones erróneos. Por ejemplo, si una imagen de un perro es etiquetada como un gato, el modelo puede confundir características de ambos animales, lo que resulta en una disminución de la precisión en la clasificación. El ruido de etiquetas es un problema crítico en el entrenamiento de modelos, ya que puede introducir sesgos y errores que se propagan a lo largo del proceso de aprendizaje. La identificación y corrección de este ruido es esencial para mejorar la calidad de los datos y, por ende, el rendimiento del modelo. En el ámbito del aprendizaje automático, donde se utilizan diversos algoritmos para tareas de clasificación y regresión, el ruido de etiquetas puede ser particularmente perjudicial, dado que estos algoritmos dependen en gran medida de la calidad de los datos de entrada para generalizar correctamente a nuevas observaciones. Por lo tanto, abordar el ruido de etiquetas es fundamental para asegurar que los modelos sean robustos y precisos en sus predicciones.
