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en este video veremos cómo puedes usar un modelo para encontrar y corregir errores de etiquetado primero que nada, tu modelo es tan bueno como tus datos de entrenamiento y una gran manera de mejorar el rendimiento del modelo es encontrar y corregir los errores de etiquetado en tus datos de entrenamiento es más común de lo que piensas que las etiquetas contengan ruido y errores incluso los conjuntos de datos de ML más canónicos tienen bastantes errores de etiquetado ¿por qué es eso? porque las etiquetas son generadas por humanos y los humanos a veces pueden cometer errores algunas etiquetas también son inherentemente ambiguas y por último es imposible revisar todas tus etiquetas manualmente o hacer que un panel de etiquetadores las revise así que la conclusión es que este ruido de etiquetado puede socavar tu modelo una pregunta clave para los equipos de ML y etiquetado es ¿dónde están mal mis etiquetas y dónde está impactando mi modelo? puedes usar tu modelo entrenado como una guía para encontrar errores de etiquetado así que aquí hay un proceso sistemático con el que hemos tenido éxito una y otra vez el Paso Uno es buscar activos
