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El tutorial en video discute la importancia de 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 errores humanos y ambigüedad. Es imposible revisar manualmente todas las etiquetas, lo que puede afectar la precisión del modelo. La pregunta clave es identificar dónde ocurren los errores de etiquetado y cómo afectan al modelo. Un método es usar el modelo entrenado para detectar errores de manera sistemática. El Paso Uno es buscar activos.
