Descripción: El aprendizaje con etiquetas ruidosas es un paradigma de aprendizaje automático que se centra en la gestión de datos de entrenamiento que contienen etiquetas incorrectas o imprecisas. Este fenómeno es común en conjuntos de datos del mundo real, donde la calidad de las etiquetas puede verse comprometida por errores humanos, limitaciones en la recolección de datos o variaciones en la interpretación de las categorías. En este contexto, el aprendizaje con etiquetas ruidosas busca desarrollar modelos que sean robustos y capaces de generalizar a partir de datos imperfectos. Las características principales de este enfoque incluyen la identificación y corrección de etiquetas erróneas, así como la implementación de algoritmos que minimicen el impacto de estas etiquetas en el proceso de entrenamiento. La relevancia de este paradigma radica en su capacidad para mejorar la precisión y la fiabilidad de los modelos de aprendizaje automático, lo que es crucial en aplicaciones donde la calidad de los datos no puede ser garantizada. A medida que la cantidad de datos disponibles continúa creciendo, la necesidad de técnicas que manejen etiquetas ruidosas se vuelve cada vez más crítica, permitiendo que los modelos aprendan de manera efectiva incluso en condiciones adversas.
