- Carlos Martínez Rojas
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La calidad de un modelo de inteligencia artificial está directamente relacionada con la calidad de los datos con los que fue entrenado. No importa cuán sofisticada sea la arquitectura: si el dataset contiene errores, sesgos o inconsistencias, los resultados serán poco confiables. Por eso, contar con un checklist para curar datasets antes de entrenar es fundamental para cualquier proyecto serio de machine learning o deep learning.
Este artículo te ofrece una guía práctica, paso a paso, para validar y preparar tus datos de forma profesional antes de entrenar un modelo.
1. Verificación de integridad y formato
Están todos los registros completos
- ¿Faltan filas o columnas clave?
- ¿Hay datos nulos o vacíos?
Tipos de datos correctos
- Las fechas están en formato datetime.
- Los números como tales (no texto).
- Las categorías codificadas apropiadamente.
Codificación uniforme
- Texto codificado en UTF-8.
- Unificación de separadores (coma, punto y coma).
2. Control de calidad de datos
Detección de outliers y valores anómalos
- Análisis de valores extremos o fuera de escala.
- Validación estadística y visual (boxplots, histogramas).
Consistencia semántica
- ¿Las variables tienen sentido? (Ej: edad negativa, fechas en el futuro).
Limpieza de ruido textual
- Eliminación de caracteres extraños, emojis, HTML, etc.
- Corrección ortográfica y normalización de texto.
3. Balance y representatividad
Distribución equitativa de clases (en clasificación)
- ¿El dataset está desbalanceado?
- Uso de técnicas como oversampling, undersampling o sintetización (SMOTE).
Representación geográfica, de género o temporal
- Evitar sesgos por subrepresentación.
Análisis de diversidad
- Revisar si hay suficiente variedad en los datos para generalizar.
4. Auditoría de sesgos y ética
Revisión de sesgos algorítmicos conocidos
- ¿Hay correlaciones problemáticas con etnia, edad o género?
Eliminación de variables sensibles
- Variables que pueden inducir discriminación indirecta.
Documentación del dataset (datasheet)
- Origen, motivación, cobertura y limitaciones.
- Ética y contexto de uso esperado.
5. Preparación para el entrenamiento
Splits definidos correctamente
- División en entrenamiento / validación / test sin fugas de datos.
Etiquetado verificado
- Validado por humanos o procesos de calidad cruzada.
Estandarización y normalización
- Variables numéricas escaladas si es necesario.
Serialización segura
- Guardado en formatos reproducibles (.csv, .parquet, .json).
🎥 Video recomendado: “Checklist para curar datasets antes de entrenar modelos de IA”
Datos y fuentes confiables
- Google Research: Dataset Nutrition Labels
- Papers with Code: Data Curation Benchmarks
- HuggingFace Datasets Best Practices
- AI Fairness 360 Toolkit (IBM)
Consideraciones legales y éticas
La curación de datasets no es solo una tarea técnica. Tiene implicancias legales, especialmente cuando se usan datos personales. Es clave:
- Cumplir con leyes como GDPR, CCPA, LOPI.
- Anonimizar los datos si corresponde.
- Registrar consentimiento y derechos de uso.
Preguntas frecuentes sobre como usar los checklist para curar datasets antes de entrenar modelos de IA
¿Qué significa curar un dataset?
Es el proceso de revisar, limpiar y validar un conjunto de datos para que sea adecuado para el entrenamiento de un modelo de IA.
¿Por qué es importante curar los datos antes de entrenar?
Porque los errores, sesgos o datos incompletos afectan directamente el rendimiento y la confianza del modelo.
¿Qué herramientas se pueden usar para curar datasets?
Pandas, OpenRefine, Great Expectations, DataPrep, y librerías como sklearn o pyspark.
¿Cómo saber si un dataset está listo para entrenar?
Cuando pasa todas las etapas de validación: integridad, balance, limpieza, ética y estructura.
