Las 15 mejores plataformas de datos de entrenamiento
Un modelo es tan bueno como los datos de los que aprende. Los modelos supervisados necesitan ejemplos precisos y bien etiquetados para hacer predicciones correctas. Las plataformas de datos de entrenamiento cubren los pasos entre los datos sin procesar y un conjunto de datos utilizable: obtención, etiquetado y controles de calidad.
Consulte las principales plataformas de datos de entrenamiento, divididas por mercados de datos y herramientas de etiquetado de datos, y mapeadas según sus funciones principales de datos:
- Proveedores/mercados de datos comerciales
- Centros de datos de código abierto
- Herramientas de etiquetado de datos
Mercados de datos
Nombre de la herramienta | Enfoque | Tipo de datos compatible | Código abierto o cerrado |
|---|---|---|---|
AWS Data Exchange | Conjuntos de datos de terceros | Imágenes, Texto | Cerrado |
IBM Data Asset eXchange (DAX) | Conjuntos de datos de alta calidad con licencias abiertas | Imágenes, Texto, Video, Audio | Cerrado |
Snowflake Data Marketplace | Conjuntos de datos de terceros | Imágenes, Texto, Audio | Cerrado |
Microsoft Azure Open Datasets | Conjuntos de datos públicos optimizados para flujos de trabajo de ML | Imágenes, Texto, Video, Audio | Cerrado |
Hugging Face Hub | Conjuntos de datos y modelos abiertos | Imágenes, Texto, Audio | Abierto |
Roboflow Universe | Alojamiento y versionado de conjuntos de datos | Imágenes, Video | Abierto |
LAION | Conjuntos de datos de imagen‑leyenda para el entrenamiento de modelos | Imágenes, Leyendas | Abierto |
Kaggle Datasets | Conjuntos de datos públicos | Imágenes, Texto, Audio | Abierto |
Proveedores de datos comerciales
Estos suministran conjuntos de datos seleccionados y conjuntos de datos listos para usar para su compra.
- IBM Data Asset eXchange (DAX): Ofrece conjuntos de datos de alta calidad con licencias abiertas, integrado con IBM Cloud y Watson, proporcionando recursos complementarios.
- Microsoft Azure Open Datasets: Proporciona conjuntos de datos públicos seleccionados optimizados para flujos de trabajo de aprendizaje automático y se integra con las herramientas de IA y ML de Azure.
- AWS Data Exchange: Un mercado de datos comerciales que ofrece acceso a más de 3.500 conjuntos de datos de terceros (médicos, satelitales, financieros), incluidos productos de datos gratis y abiertos. Sirve a industrias como servicios financieros, atención médica y medios, permitiendo el descubrimiento y suscripción sin problemas a datos para pipelines de ML nativos de la nube.
- Snowflake Data Marketplace: Sirve como un conducto que conecta a los proveedores de datos con los consumidores, integrándose perfectamente con la nube de datos de Snowflake para acceso a datos en vivo y uso compartido seguro de datos.
Centros de datos de código abierto
Repositorios comunitarios que ofrecen conjuntos de datos públicos/compartidos.
- Hugging Face Hub: Una plataforma de código abierto y biblioteca para aprovechar modelos de aprendizaje automático, que aloja miles de modelos preentrenados y conjuntos de datos listos para usar. Simplifica la integración de IA para tareas como IA conversacional, procesamiento del lenguaje natural (NLP) y visión por computadora (CV), ofreciendo preprocesamiento y ajuste fino integrados.
- Roboflow Universe: Un centro de datos de código abierto impulsado por la comunidad, que proporciona un repositorio de más de 1 millón de conjuntos de datos de código abierto principalmente para aplicaciones de visión por computadora.1 Admite alojamiento y versionado de conjuntos de datos y ofrece herramientas integradas para exploración de datos, visualización y etiquetado autoasistido por IA.
- LAION: Una organización sin fines de lucro que publica grandes conjuntos de datos abiertos de imagen‑texto utilizados para entrenar modelos de visión abiertos. Su conjunto de datos original LAION-5B se retiró en diciembre de 2023 después de que investigadores encontraran enlaces a contenido ilegal sospechoso. LAION lo reemplazó con Re-LAION-5B en 2024, una versión limpia con aproximadamente 5.5 mil millones de pares, construida con organizaciones de protección infantil.2
- Kaggle Datasets: Una plataforma ampliamente utilizada que aloja una colección de conjuntos de datos públicos, a menudo para competiciones.
Herramientas de etiquetado de datos
Centrado en flujos de trabajo de anotación, a menudo con herramientas asistidas por modelos, para crear conjuntos de datos de entrenamiento.
- Labelbox: Ofrece una plataforma de IA para generar datos de entrenamiento de alta calidad específicos de la industria. Proporciona flujos de trabajo interactivos, herramientas de anotación impulsadas por IA para sugerencias automáticas y procesamiento por lotes, y control de calidad para varios tipos de datos, incluidos imágenes, texto, video, audio y datos multimodales.
- Dataloop: Una plataforma de anotación de datos impulsada por IA que admite la creación de pipelines de datos no estructurados y semiestructurados de grado de producción. Ofrece gestión integral de datos, etiquetado colaborativo, autosugerencias e integración perfecta de comentarios humanos.
- Sama: Combina una fuerza laboral de anotación gestionada con herramientas de software. Etiqueta datos de imágenes, video y nubes de puntos 3D, con un paso de revisión de calidad con humanos en el ciclo.
- Surge IA: Una plataforma de etiquetado de datos centrada en RLHF y datos de lenguaje. Los ingenieros crean proyectos de anotación a través de una interfaz web o un SDK de Python. Trabaja con laboratorios de IA de vanguardia y sus precios se basan en acceso a API y contratos de servicios gestionados.
- Mercor: Un mercado que conecta laboratorios de IA con expertos de dominio verificados (por ejemplo, médicos, abogados e ingenieros) para anotación experta y puntuación de modelos. Se enfoca en tareas que requieren juicio especializado en lugar de etiquetado básico.
- CVAT: La Herramienta de Anotación de Visión por Computadora es una plataforma líder de código abierto para anotación de visión por computadora. Ofrece una amplia gama de herramientas para imágenes, videos y datos 3D, admitiendo tareas como detección de objetos y segmentación. CVAT también admite etiquetado automatizado, lo que reduce el trabajo manual en grandes conjuntos de imágenes.
- Label Studio: Una plataforma flexible de etiquetado de datos de código abierto para preparar datos de entrenamiento, ajustar modelos de lenguaje grandes (LLMs) y validar modelos de IA. Admite una amplia gama de tipos de datos, incluidos texto, audio, imágenes, video, series temporales y aplicaciones multidominio, ofreciendo diseños configurables y etiquetado asistido por ML.
Entornos de aprendizaje por refuerzo
La mayoría de los modelos de IA se entrenan con grandes conjuntos de datos. Algunos luego se entrenan adicionalmente en entornos interactivos donde realizan tareas y reciben retroalimentación basada en los resultados.
Estos entornos son útiles cuando los resultados pueden verificarse automáticamente. Los ejemplos incluyen código que debe pasar pruebas, problemas matemáticos con respuestas conocidas y tareas de uso de herramientas con criterios de éxito claros. Este método de entrenamiento se conoce como aprendizaje por refuerzo a partir de recompensas verificables (RLVR).
Las plataformas de entrenamiento de datos admiten cada vez más entornos para codificación, uso de navegadores, uso de computadoras y llamadas a herramientas. Estos entornos se utilizan tanto para entrenar como para evaluar modelos. Los frameworks de código abierto como Gymnasium y PettingZoo se utilizan comúnmente para construir y probar entornos de aprendizaje por refuerzo.
¿Qué son las plataformas de datos de entrenamiento?
Las plataformas de datos de entrenamiento son software que automatiza los siguientes procesos para las empresas:
- Etiqueta datos: El entrenamiento de modelos de ML supervisados requiere procesos como anotaciones de imágenes, texto y audio. Las plataformas de datos de entrenamiento proporcionan etiquetado automatizado para empresas.
- Diagnóstico: Las plataformas de datos de entrenamiento identifican errores del modelo y rastrean tendencias de rendimiento, ayudando al equipo de TI a monitorear los modelos.
- Priorizar: No es óptimo para las organizaciones dedicar tiempo a etiquetar datos de baja calidad. Las plataformas de datos de entrenamiento determinan el uso más efectivo de los datos.
¿Por qué son importantes las plataformas de datos de entrenamiento?
McKinsey3 sostiene que los problemas relacionados con los datos son la mayor dificultad para desarrollar modelos de ML efectivos. En este sentido, las plataformas de datos de entrenamiento que permiten el acceso directo a datos de alta calidad impactan directamente en la competitividad de las empresas.
Estas plataformas resuelven cuellos de botella críticos:
- Eliminan los cuellos de botella de etiquetado: El etiquetado manual es lento e intensivo en mano de obra. La anotación automática y el etiquetado asistido por IA reducen el esfuerzo manual, aunque todavía se necesita un paso de revisión humana para el aseguramiento de la calidad.
- Garantizan la diversidad de datos: Las plataformas de datos de entrenamiento facilitan el acceso a diversos conjuntos de datos comerciales y de código abierto, resolviendo brechas de representación y evitando que los modelos hereden sesgos que podrían afectar el rendimiento y la equidad.
- Reducen costes: La preparación ineficiente de datos desperdicia recursos. Al priorizar datos de alta calidad y optimizar los flujos de trabajo de etiquetado, estas plataformas ayudan a evitar recursos desperdiciados en muestras inutilizables.
Añadir como fuente preferidaDe dónde provienen los nuevos datos de entrenamiento
El texto humano de alta calidad se está agotando, por lo que los laboratorios están pagando por el acceso. Reddit licenció su contenido a Google, y News Corp firmó un acuerdo con OpenAI.4 Al mismo tiempo, los laboratorios utilizan datos sintéticos, que se generan artificialmente para llenar vacíos y proteger la privacidad.
Los datos sintéticos conllevan un riesgo conocido llamado colapso del modelo. Si los modelos se entrenan principalmente con las salidas de otros modelos, la calidad puede degradarse. La solución común es mantener los datos sintéticos anclados a datos humanos reales en lugar de reemplazarlos, y filtrar las muestras generadas antes del entrenamiento.
Preguntas frecuentes
Los mercados de datos (como AWS Data Exchange y Snowflake Data Marketplace) proporcionan acceso a conjuntos de datos seleccionados preexistentes que puede comprar o a los que puede suscribirse. Estos son conjuntos de datos listos para usar recopilados por terceros. Las plataformas de etiquetado de datos (como Labelbox y CVAT) le ayudan a crear sus propios conjuntos de datos de entrenamiento proporcionando herramientas y flujos de trabajo para anotar, etiquetar y gestionar sus datos propietarios. Elija los mercados para un acceso rápido a conjuntos de datos estándar; elija las plataformas de etiquetado para datos únicos que requieren anotación personalizada.
Los datos sintéticos son datos generados artificialmente que imitan las características de los datos del mundo real sin contener información sensible real. Se están volviendo críticos en 2025 porque los modelos de IA están consumiendo los datos de entrenamiento disponibles más rápido de lo que se pueden recopilar nuevos datos del mundo real. Los datos sintéticos resuelven desafíos clave: protegen la privacidad al eliminar la información de identificación personal (crucial para aplicaciones de atención médica y financieras), llenan vacíos donde los datos reales son escasos o difíciles de recopilar (como escenarios de accidentes de vehículos autónomos) y ayudan a crear conjuntos de datos más diversos para reducir el sesgo de la IA. Muchas plataformas líderes ahora combinan datos sintéticos y reales para mejorar el entrenamiento de modelos mientras cumplen con regulaciones como GDPR y HIPAA.
Su elección depende de varios factores. Elija plataformas de código abierto (Hugging Face Hub, CVAT, Label Studio) si tiene experiencia técnica interna, necesita máxima flexibilidad y personalización, tiene restricciones presupuestarias o está trabajando en proyectos de investigación. Elija plataformas comerciales (Scale IA, Labelbox, AWS Data Exchange) si necesita soporte de nivel empresarial y garantías de SLA, requiere conjuntos de datos especializados o servicios de anotación experta, debe cumplir con requisitos estrictos de cumplimiento (HIPAA, SOC 2, FedRAMP) o necesita escalar rápidamente sin construir infraestructura interna. Muchas organizaciones utilizan un enfoque híbrido, aprovechando las plataformas de código abierto para experimentación y las plataformas comerciales para cargas de trabajo de producción.
Cita esta investigación
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@misc{dilmegani2026,
author = {Dilmegani, Cem and PhD., Ezgi Arslan,},
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year = {2026},
month = jun,
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note = {AIMultiple. Recuperado el 17 de Junio de 2026}
}Enlaces de referencia
El trabajo de Cem ha sido citado por publicaciones globales líderes como Business Insider, Forbes, Washington Post, firmas globales como Deloitte, HPE y ONG como el Foro Económico Mundial y organizaciones supranacionales como la Comisión Europea.
A lo largo de su carrera, Cem se ha desempeñado como consultor tecnológico, comprador de tecnología y emprendedor tecnológico. Asesoró a empresas en sus decisiones tecnológicas en McKinsey & Company y Altman Solon durante más de una década. También publicó un informe de McKinsey sobre digitalización.
Lideró la estrategia tecnológica y las adquisiciones de una empresa de telecomunicaciones reportando directamente al CEO. También lideró el crecimiento comercial de la empresa de tecnología profunda Hypatos, que alcanzó ingresos recurrentes anuales de 7 dígitos y una valoración de 9 dígitos desde 0 en 2 años. El trabajo de Cem en Hypatos fue cubierto por publicaciones tecnológicas líderes como TechCrunch y Business Insider.
Cem habla regularmente en conferencias internacionales de tecnología. Se graduó de la Universidad de Bogazici como ingeniero informático y tiene un MBA de Columbia Business School.
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