Descripción: La gestión de datos de calidad, en el contexto de la inferencia en el borde, se refiere a un conjunto de prácticas y procesos diseñados para asegurar que los datos utilizados en aplicaciones de inteligencia artificial (IA) en dispositivos de borde sean precisos, consistentes y relevantes. Esto es crucial, ya que los dispositivos de borde, como sensores y cámaras, recopilan datos en tiempo real y a menudo operan en entornos donde la conectividad a la nube es limitada o inexistente. La calidad de los datos impacta directamente en la eficacia de los modelos de IA, ya que decisiones basadas en datos erróneos pueden llevar a resultados ineficaces o incluso peligrosos. Las características principales de la gestión de datos de calidad incluyen la validación de datos, la limpieza de datos, la integración de datos y el monitoreo continuo. Estas prácticas ayudan a identificar y corregir errores, eliminar duplicados y asegurar que los datos sean representativos del entorno en el que se están utilizando. La relevancia de esta gestión radica en la creciente dependencia de la IA en aplicaciones críticas, como la conducción autónoma, la salud y la manufactura, donde la precisión de los datos puede ser determinante para el éxito o el fracaso de una operación. En resumen, la gestión de datos de calidad es un componente esencial para garantizar que las aplicaciones de IA en diversas plataformas funcionen de manera efectiva y segura.
