Organiza descubrimiento, acceso, versiones y metadatos de un dataset. El resultado se conserva con métricas, versión y procedencia para poder auditarlo.

Ejemplos

Ejemplo práctico

Un pipeline registra catálogo de datasets junto con sus parámetros y valida el resultado sobre datos representativos antes de reutilizarlo.

Ejemplo empresarial

Un equipo documenta responsables, criterios de aceptación y riesgos de catálogo de datasets antes de incorporarlo a un proceso automatizado.

Confusiones frecuentes

No debe confundirse con conceptos próximos que operan sobre otra unidad, persiguen otro objetivo o requieren un criterio de validación distinto.

Limitaciones

Su utilidad depende del contexto, la representatividad de los datos, los supuestos aplicados y la calidad del procedimiento de evaluación.

Riesgos

Una definición o aplicación incorrecta puede introducir sesgos, fuga de información, errores silenciosos o conclusiones que no generalizan.

Idea principal

Índice de datasets con metadatos para búsqueda, comparación y acceso.

En esta página

Definición técnica
Explicación empresarial
Para qué sirve
Cómo funciona
Ejemplos
Confusiones frecuentes
Limitaciones
Riesgos
Idea principal

Clasificación

Nivel: Intermedio
Categorías: Datasets y conjuntos de entrenamiento
Recorridos: Diccionario técnico para profesionales Índice alfabético completo de términos

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Términos relacionados

Repositorio de datasets

Fuentes

Croissant Format Specification
MLCommons · Autor: MLCommons · Norma técnica · Publicado el 1 de marzo de 2024
Fuente primaria, normativa u oficial para definir el concepto, su funcionamiento y sus límites.
OpenML datasets
OpenML · Autor: OpenML · Documentación oficial
Fuente primaria, normativa u oficial para definir el concepto, su funcionamiento y sus límites.
Fuente comprobada el 25 de julio de 2026