Descripción: La evaluación de la calidad de los datos es un proceso crítico que implica analizar y determinar la idoneidad de los datos utilizados en el análisis y la toma de decisiones. Este proceso se centra en varios aspectos clave, como la precisión, la completitud, la consistencia, la relevancia y la actualidad de los datos. La calidad de los datos es fundamental para garantizar que los modelos de inteligencia artificial (IA) generen resultados confiables y útiles. En el contexto de la inteligencia artificial explicable, la evaluación de la calidad de los datos se vuelve aún más crucial, ya que los resultados de los modelos deben ser comprensibles y justificados. Si los datos son de baja calidad, los resultados pueden ser engañosos o erróneos, lo que puede llevar a decisiones inadecuadas. Por lo tanto, la evaluación de la calidad de los datos no solo se trata de asegurar que los datos sean correctos, sino también de garantizar que sean adecuados para el propósito específico para el que se están utilizando. Este proceso implica la implementación de métricas y herramientas que permiten a los analistas y científicos de datos identificar problemas en los conjuntos de datos y realizar las correcciones necesarias antes de proceder con el análisis o la construcción de modelos de IA.
