Datos de entrenamiento

Autor: Roger Morrison
Fecha De Creación: 26 Septiembre 2021
Fecha De Actualización: 11 Mayo 2024
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Definición: ¿Qué significan los Datos de capacitación?

La idea de utilizar datos de capacitación en programas de aprendizaje automático es un concepto simple, pero también es muy fundamental para la forma en que funcionan estas tecnologías. Los datos de entrenamiento son un conjunto inicial de datos utilizados para ayudar a un programa a comprender cómo aplicar tecnologías como las redes neuronales para aprender y producir resultados sofisticados. Puede complementarse con conjuntos de datos posteriores llamados conjuntos de validación y prueba.


Los datos de entrenamiento también se conocen como conjunto de entrenamiento, conjunto de datos de entrenamiento o conjunto de aprendizaje.

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Techopedia explica los datos de entrenamiento

El conjunto de capacitación es el material a través del cual la computadora aprende a procesar la información. El aprendizaje automático utiliza algoritmos: imita las habilidades del cerebro humano para recibir diversas entradas y sopesarlas, a fin de producir activaciones en el cerebro, en las neuronas individuales. Las neuronas artificiales replican gran parte de este proceso con software: aprendizaje automático y programas de redes neuronales que proporcionan modelos altamente detallados de cómo funcionan nuestros procesos de pensamiento humano.


Con eso en mente, los datos de entrenamiento pueden estructurarse de diferentes maneras. Para árboles de decisión secuenciales y ese tipo de algoritmos, sería un conjunto de datos en bruto o alfanuméricos que se clasifican o manipulan de otra manera. Por otro lado, para las redes neuronales convolucionales que tienen que ver con el procesamiento de imágenes y la visión por computadora, el conjunto de entrenamiento a menudo se compone de grandes cantidades de imágenes. La idea es que, debido a que el programa de aprendizaje automático es tan complejo y tan sofisticado, utiliza capacitación iterativa en cada una de esas imágenes para finalmente poder reconocer características, formas e incluso temas como personas o animales. Los datos de capacitación son absolutamente esenciales para el proceso: pueden considerarse como el "alimento" que el sistema utiliza para operar.