+100 Datasets para Modelos de ML e IA

Los datos son necesarios para aprovechar o construir soluciones de IA generativa o IA conversacional. Puede utilizar datasets existentes disponibles en el mercado o contratar un servicio de recolección de datos.

Identificamos más de 100 datasets para entrenar y evaluar modelos de aprendizaje automático e IA.

Datasets de Modelos de Lenguaje Extensos (LLMs) e IA Agéntica

Esta categoría incluye datasets y benchmarks diseñados para entrenar y evaluar modelos de lenguaje y modelos multimodales avanzados. Estos datasets ayudan a evaluar las capacidades de los modelos en razonamiento, generación de texto, respuesta a preguntas y tareas creativas.

• Benchmarks de modelos de lenguaje extensos como MMLU y GPQA miden el razonamiento general y científico.
• Datasets multimodales, como LAION-5B, combinan texto e imágenes para entrenar modelos que pueden manejar ambos formatos.
• Evaluaciones frontera, como Humanity's Last Exam, ARC-AGI-2 y IA Idea Bench, evalúan la creatividad, precisión factual y adaptabilidad de los modelos a prompts complejos.
• Benchmarks agénticos y de uso de herramientas, como GAIA, BFCL (Berkeley Function Calling Leaderboard) y ComplexFuncBench, evalúan el razonamiento de múltiples pasos, llamadas a herramientas y finalización de tareas.
• Corpus de pre-entrenamiento, como FineWeb, Nemotron-CC y Essential-Web v1.0, proporcionan colecciones de tokens a gran escala para entrenar modelos base.

Datasets de codificación con IA e ingeniería de software

Esta categoría cubre datasets para generación de código, comprensión, depuración y traducción. Se utilizan para construir y evaluar sistemas que asisten a programadores o automatizan tareas de desarrollo de software.

• Datasets como The Heap y MADE-WIC contienen código multilingüe y anotado para evaluar la precisión de codificación y la deuda técnica.
• HumanEval y APPS proporcionan problemas de codificación con soluciones de referencia para evaluar la calidad de la generación de código.
• Benchmarks a nivel de repositorio y agénticos, como SWE-Bench Pro, SWE-Bench Multilingual, SWE-Lancer y Terminal-Bench 2.0, evalúan los modelos en incidencias reales de GitHub y tareas de software de extremo a extremo en lugar de funciones aisladas.
• Datasets propietarios, como los de Amazon CodeWhisperer y GitHub Copilot, respaldan asistentes de codificación comerciales.

Los benchmarks más antiguos como HumanEval y SWE-bench Verified se consideran ahora ampliamente contaminados o saturados; como resultado, han surgido sucesores resistentes a la contaminación como SWE-Bench Pro. Estos datasets permiten realizar pruebas consistentes de modelos de codificación y respaldan la creación de herramientas que pueden analizar o generar software de manera eficiente.

Datasets de ciberseguridad y seguridad de datos

Los datasets de ciberseguridad proporcionan información para detectar, clasificar y prevenir amenazas digitales. Incluyen registros de tráfico de red, muestras de malware y bases de datos de vulnerabilidades.

• CICIDS2017 y TON_IoT se utilizan ampliamente para entrenar sistemas de detección de intrusiones y anomalías.
• Los datasets EMBER y VirusShare contienen datos de malware etiquetados para clasificación basada en modelos.
• La base de datos CVE-MITRE proporciona información estructurada sobre vulnerabilidades de software conocidas.

Estos datasets respaldan la investigación y el entrenamiento de modelos en ciberseguridad, permitiendo que los sistemas aprendan de patrones de ataque reales y mejoren la identificación de amenazas.

Datasets de datos, datos sintéticos y privacidad

Esta categoría incluye datasets abiertos y sintéticos que ayudan a las organizaciones a entrenar modelos manteniendo la privacidad y calidad de los datos. Los datos sintéticos replican distribuciones del mundo real sin exponer información personal o propietaria.

• Plataformas como Appen, Amazon Mechanical Turk, y Telus International suministran datasets generados por humanos para aprendizaje supervisado.
• Hazy y Gretel.ai generan datos estructurados sintéticos para uso empresarial.
• Repositorios abiertos como Kaggle Datasets y Google Dataset Search proporcionan datos de acceso público en múltiples dominios.

Estos datasets garantizan que los modelos de aprendizaje automático tengan acceso a datos diversos y representativos, cumpliendo con los estándares de privacidad.

Datasets de dominio específico e industria

Los datasets de dominio específico se centran en aplicaciones en sectores particulares como salud, finanzas, robótica y conducción autónoma. Proporcionan datos especializados y etiquetados para entrenar modelos en tareas relevantes para la industria.

• MIMIC-IV y PhysioNet respaldan la investigación médica y el análisis de salud.
• Waymo Open Dataset y KITTI se utilizan para visión artificial en vehículos autónomos.
• Datasets de robótica e IA corporizada, como AGIBOT WORLD 2026, EgoDex y EgoVerse, proporcionan video en primera persona (egocéntrico) y datos de manipulación para entrenar sistemas de IA física y humanoides.
• Benchmarks médicos multimodales, como GMAI-MMBench y OmniMedVQA, evalúan la respuesta a preguntas visuales clínicas en muchas modalidades de imágenes.
• World Bank Open Data y datasets de la OECD proporcionan indicadores económicos y financieros.
• Common Voice y Free Music Archive respaldan el desarrollo de modelos de audio y lenguaje.

Estos datasets ayudan a organizaciones e investigadores a desarrollar modelos adaptados a los desafíos de la industria y entornos de datos específicos.

¿Qué son los datasets de ML?

Un dataset de aprendizaje automático es una colección de datos estructurados específicamente recopilados y preparados para entrenar modelos de aprendizaje automático. Estos datasets para ML actúan como ejemplos que ayudan al modelo a aprender patrones, extraer características significativas y hacer predicciones sobre datos no vistos.

Dependiendo de la tarea, el dataset de aprendizaje automático puede consistir en varios tipos de datos, incluyendo:

• Datos de texto: Utilizados en aplicaciones como procesamiento de lenguaje natural, análisis de sentimiento y traducción automática.
• Datos de imagen: Mayormente utilizados en visión artificial y redes neuronales convolucionales para tareas como reconocimiento de dígitos manuscritos o detección de fallas en placas de acero.
• Datos de audio: Para reconocimiento de voz o tareas de clasificación de sonidos.
• Datos de video: Para seguimiento de objetos o análisis de video en tiempo real.
• Datos numéricos: Utilizados en tareas de regresión o clasificación, a veces provenientes de datos de espectrometría de masas o registros de marcas de tiempo.

La mayoría de los proyectos de aprendizaje automático comienzan con datos brutos, que luego se etiquetan o anotan. Este etiquetado ayuda al sistema de aprendizaje automático a comprender el resultado esperado para tareas de clasificación, regresión u otras tareas predictivas.

Un buen dataset, a menudo obtenido de repositorios de aprendizaje automático abiertos, públicos o especializados, puede mejorar significativamente el rendimiento del modelo.

¿Por qué preparar datasets para aprendizaje automático?

Preparar y elegir datasets de alta calidad es uno de los pasos más cruciales en el desarrollo de sistemas de inteligencia artificial. Muchas organizaciones reconocen que la preparación de datos puede determinar el éxito o fracaso de sus proyectos de aprendizaje automático.

La calidad de los datos de entrenamiento afecta qué tan bien los modelos generalizan a escenarios del mundo real y con qué precisión manejan problemas específicos. Hay tres propósitos clave de un dataset de aprendizaje automático:

Para entrenar el modelo

El conjunto de entrenamiento enseña a la máquina las relaciones y patrones dentro de los datos. Esto implica alimentar datos anotados o etiquetados, permitiendo que el modelo ajuste sus parámetros y mejore sus predicciones en entradas similares.

Para medir la precisión del modelo

Después del entrenamiento, el dataset de prueba (o conjunto de prueba) se utiliza para evaluar el rendimiento del modelo. Esto ayuda a determinar qué tan bien maneja el modelo datos no vistos, y si está sobreajustando al conjunto de entrenamiento o aprendiendo patrones significativos.

Para mejorar el modelo después del despliegue

Una vez desplegados, los modelos de aprendizaje automático a menudo se refinan utilizando datos adicionales recolectados, ayudándoles a adaptarse a nuevas condiciones o clases. Los conjuntos de validación también ayudan a ajustar y prevenir el sobreajuste.

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Trabajar con un socio de datos

Preparar datasets puede ser intensivo en recursos, especialmente al tratar con colecciones extensas, valores faltantes o anotaciones complejas. Muchas organizaciones manejan este proceso con un proveedor de servicios de recolección o generación de datos.

Puede colaborar con una plataforma de crowdsourcing de datos o una empresa especializada en servicios de ciencia de datos para crear datasets de dominio específico, ya sea que necesite datasets de aprendizaje automático para análisis de sentimiento, clasificación de texto o tareas basadas en imágenes como identificar cien especies de plantas.

A veces, los datos se recopilan mediante web scraping o se accede a través de herramientas como Google Dataset Search o iniciativas de datos abiertos.

Para necesidades especializadas, como datasets para modelos de aprendizaje profundo o sistemas de visión artificial, confiar en datasets públicos curados o datasets gratis asegura que los datos de entrenamiento cubran el rango necesario de ejemplos y clases.

Preguntas frecuentes

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Cem Dilmegani

Analista Principal

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Cem ha sido el analista principal en AIMultiple desde 2017. AIMultiple informa a cientos de miles de empresas (según similarWeb), incluido el 60% de Fortune 500 cada mes.

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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Investigado por

Sıla Ermut

Analista de la industria

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Sıla Ermut es analista de la industria en AIMultiple y cubre modelos de IA, infraestructura de IA, gobernanza de IA y aplicaciones empresariales de IA. Su investigación se centra principalmente en el uso de la IA en marketing, atención sanitaria, cadenas de suministro y sostenibilidad.
Anteriormente trabajó como reclutadora en empresas de gestión de proyectos y consultoría. Sıla tiene una Maestría en Ciencias en Psicología Social y una Licenciatura en Artes en Relaciones Internacionales.

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