Descripción: El etiquetado en sistemas multimodales se refiere al proceso de asignar etiquetas a datos que provienen de diferentes modalidades, como texto, imágenes, audio y video, dentro de un sistema que integra múltiples formas de información. Este proceso es fundamental para la comprensión y análisis de datos complejos, ya que permite que los modelos multimodales interpreten y relacionen información de diversas fuentes. Las características principales del etiquetado en este contexto incluyen la necesidad de una representación coherente y unificada de los datos, así como la capacidad de capturar las interacciones entre las diferentes modalidades. La relevancia de este proceso radica en su aplicación en áreas como la inteligencia artificial y el aprendizaje automático, donde se busca mejorar la precisión de los modelos al proporcionarles un contexto más rico y variado. Al etiquetar adecuadamente los datos, se facilita el entrenamiento de algoritmos que pueden aprender a reconocer patrones y hacer inferencias basadas en la combinación de información de diferentes tipos, lo que resulta en sistemas más robustos y eficientes.
