Descripción: El ‘Ruido de Etiqueta’ se refiere a la presencia de etiquetas incorrectas o engañosas en un conjunto de datos, lo que puede afectar negativamente el rendimiento de los modelos de aprendizaje automático. Este fenómeno es particularmente relevante en el contexto del aprendizaje supervisado, donde los algoritmos dependen de datos etiquetados para aprender patrones y hacer predicciones. Cuando las etiquetas son erróneas, los modelos pueden aprender de manera incorrecta, lo que resulta en una disminución de la precisión y la eficacia en las tareas para las que fueron entrenados. El ruido de etiqueta puede surgir de diversas fuentes, como errores humanos en la anotación de datos, ambigüedad en las definiciones de las clases o incluso problemas inherentes a los datos mismos. Este tipo de ruido es un desafío significativo en el campo del aprendizaje automático, ya que puede llevar a sobreajuste y a una generalización deficiente en datos no vistos. Por lo tanto, es crucial implementar técnicas de limpieza de datos y robustez en los modelos para mitigar el impacto del ruido de etiqueta y mejorar la calidad de las predicciones. En resumen, el ruido de etiqueta es un aspecto crítico a considerar en el desarrollo de sistemas de aprendizaje automático, ya que su presencia puede comprometer la validez de los resultados obtenidos.
