Descripción: El ‘Ruido de Etiquetado’ se refiere a los errores en el etiquetado de datos de entrenamiento que pueden afectar negativamente el rendimiento de los modelos de aprendizaje automático. Este fenómeno ocurre cuando las etiquetas asignadas a los datos no reflejan con precisión la realidad, lo que puede deberse a diversas razones, como errores humanos, ambigüedad en los datos o inconsistencias en los criterios de etiquetado. El ruido de etiquetado es un desafío significativo en el campo del aprendizaje supervisado, donde la calidad de los datos de entrenamiento es crucial para el éxito del modelo. Cuando un modelo se entrena con datos mal etiquetados, puede aprender patrones incorrectos, lo que resulta en un rendimiento deficiente en tareas de clasificación o predicción. Además, el ruido de etiquetado puede llevar a una mayor variabilidad en los resultados, dificultando la generalización del modelo a nuevos datos. Por lo tanto, es esencial implementar estrategias de limpieza y validación de datos para mitigar el impacto del ruido de etiquetado y mejorar la robustez de los modelos de aprendizaje automático.
