Escalado de datos

Data scaling

También: Data scaling, Escala de datos

Aumento planificado de la cantidad o diversidad de datos usados para entrenar un modelo.

Definición técnica

Crecimiento del volumen, cobertura o mezcla del corpus de entrenamiento en coordinación con parámetros y presupuesto computacional.

Camilo Boo

Automatización de procesos, integración de sistemas y software a medida para reducir tareas manuales y mejorar el control operativo.

Navegación

Ampliación del activo de datos para sostener modelos mayores o más generales.

Reducir la limitación por datos y ampliar la cobertura aprendida.

Recopila, filtra, deduplica y mezcla más observaciones bajo criterios de calidad y gobernanza.

Ejemplo práctico

El corpus crece en idiomas y dominios mientras aumenta el tamaño del modelo.

Ejemplo empresarial

Una empresa evalúa licencias, calidad y procedencia antes de ampliar datos de entrenamiento.

Más datos no equivale a mejores datos ni elimina sesgos.

Datos relevantes, legales y de calidad son finitos y costosos de preparar.

Puede ampliar sesgos, duplicados, contaminación, privacidad y conflictos de derechos.

Escalar datos requiere calidad, cobertura y trazabilidad, no solo volumen.

Nivel: Técnico
Categorías: Modelos fundacionales
Recorridos: Diccionario técnico para profesionales Índice alfabético completo de términos

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