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El video discute la importancia de encontrar y corregir errores de etiquetado en los datos de entrenamiento para mejorar el rendimiento del modelo. Las etiquetas a menudo contienen ruido y errores debido a inexactitudes y ambigüedades generadas por humanos. Se recomienda un proceso sistemático para identificar y corregir estos errores, utilizando el modelo entrenado como guía. La pregunta clave para los equipos de ML y etiquetado es entender cómo las etiquetas incorrectas impactan en el modelo.
