Descripción: Un conjunto de datos etiquetados es una colección de datos que incluye pares de entrada-salida, donde cada entrada está asociada a una etiqueta o resultado correspondiente. Este tipo de conjunto es fundamental en el aprendizaje supervisado, una rama del aprendizaje automático, ya que permite a los modelos aprender a partir de ejemplos concretos. Las entradas pueden ser de diversas formas, como imágenes, texto o datos numéricos, mientras que las etiquetas representan la respuesta correcta o la categoría a la que pertenece cada entrada. La calidad y la cantidad de los datos etiquetados son cruciales para el rendimiento del modelo, ya que un conjunto de datos bien etiquetado puede mejorar significativamente la precisión y la capacidad de generalización del algoritmo. Además, los conjuntos de datos etiquetados permiten la evaluación del modelo, ya que se pueden comparar las predicciones del modelo con las etiquetas reales para medir su efectividad. En resumen, los conjuntos de datos etiquetados son esenciales para entrenar modelos de aprendizaje automático, ya que proporcionan la base sobre la cual estos modelos pueden aprender y hacer predicciones sobre datos no vistos.
