Qué es un dataset
Es la materia prima de la IA. Un modelo aprende de los ejemplos que le das: si los ejemplos están sesgados, incompletos o mal etiquetados, el modelo aprenderá esos errores. Por eso en IA se repite tanto «basura entra, basura sale».
Tipos de dataset
- De entrenamiento: los datos con los que el modelo aprende.
- De validación: para ajustar el modelo durante el entrenamiento.
- De prueba (test): datos que el modelo nunca ha visto, para medir cómo funciona de verdad.
- Etiquetados o sin etiquetar: según si cada ejemplo lleva la respuesta correcta o no.
Ejemplo real
Una tienda online quiere predecir qué clientes dejarán de comprar. Su dataset sería el histórico de clientes con variables como frecuencia de compra, ticket medio, días desde el último pedido y si finalmente abandonaron o no. Con eso se entrena un modelo que avisa de los clientes en riesgo.
Para qué te sirve en tu negocio
Tus datos son un activo. Ventas, comportamiento en la web, conversaciones de soporte o reseñas pueden convertirse en datasets para personalizar, predecir o automatizar. El primer paso de casi cualquier proyecto de IA propio es ordenar esos datos.
Errores comunes
- Datos sucios: duplicados, vacíos o formatos inconsistentes.
- Datasets pequeños o poco representativos.
- Usar datos personales sin cumplir el RGPD.
Preguntas frecuentes
¿Dónde encontrar datasets gratuitos?
En repositorios como Hugging Face, Kaggle o los portales de datos abiertos de las administraciones.
¿Cuántos datos hacen falta?
Depende del problema. Para modelos clásicos pueden bastar miles de filas; para deep learning, muchos más.
¿Qué son los datos sintéticos?
Datos generados artificialmente para ampliar o sustituir datos reales.