Descripción: Un conjunto de datos etiquetado es una colección de datos que incluye tanto las entradas como las salidas correspondientes, donde cada entrada está asociada a una etiqueta que indica la respuesta o categoría correcta. Este tipo de conjunto es fundamental en el ámbito de la minería de datos y el aprendizaje automático, ya que permite a los algoritmos de aprendizaje automático aprender patrones y relaciones dentro de los datos. Las características principales de un conjunto de datos etiquetado incluyen la calidad y la cantidad de datos, la precisión de las etiquetas y la diversidad de las entradas, lo que puede influir en la efectividad del modelo entrenado. La relevancia de estos conjuntos radica en su capacidad para mejorar la precisión de las predicciones y clasificaciones realizadas por los modelos, facilitando así tareas como la clasificación de imágenes, el procesamiento del lenguaje natural y la detección de fraudes, entre otros. En resumen, los conjuntos de datos etiquetados son esenciales para el desarrollo y la implementación de soluciones basadas en inteligencia artificial, ya que proporcionan la base necesaria para el entrenamiento de modelos que pueden generalizar y hacer predicciones sobre datos no vistos.
