Descripción: Las técnicas de validación son métodos utilizados para asegurar la calidad e integridad de los datos en diversos procesos, especialmente en el ámbito de la inteligencia artificial (IA) y en la extracción, transformación y carga (ETL) de datos. Estas técnicas son fundamentales para garantizar que los datos utilizados en modelos de IA sean precisos, relevantes y representativos, lo que a su vez impacta directamente en la efectividad de los algoritmos de aprendizaje automático. En el contexto de ETL, la validación de datos asegura que la información extraída de diversas fuentes se transforme y cargue correctamente en un sistema de destino, manteniendo su integridad y calidad. Las técnicas de validación pueden incluir la verificación de formatos, la detección de duplicados, la validación de rangos y la comparación con conjuntos de datos de referencia. La implementación de estas técnicas no solo ayuda a prevenir errores y sesgos en los modelos de IA, sino que también optimiza los procesos de ETL, mejorando la confianza en los datos utilizados para la toma de decisiones en diversas organizaciones.
