57 conjuntos de datos para modelos de aprendizaje automático e inteligencia artificial
Se necesitan datos para aprovechar o desarrollar soluciones de IA generativa o IA conversacional . Puede utilizar conjuntos de datos existentes disponibles en el mercado o contratar un servicio de recopilación de datos .
Identificamos 57 conjuntos de datos para entrenar y evaluar modelos de aprendizaje automático e inteligencia artificial.
Grandes modelos de lenguaje (LLM) y conjuntos de datos de IA agencial
Conjunto de datos / Punto de referencia | Descripción | Gratis / De pago | Última actualización |
|---|---|---|---|
MMLU (Comprensión Masiva del Lenguaje Multitarea) | Criterio de referencia para el razonamiento general y el conocimiento académico. | Gratis | En curso |
HumanEval+ | Prueba de rendimiento de codificación en Python para código generativo | Gratis | En curso |
FineWeb | Conjunto de datos de Hugging Face para el preentrenamiento de LLM | Gratis | En curso |
FineWeb-Edu | Subconjunto educativo de FineWeb | Gratis | En curso |
Razonamiento Superior-SFT | Conjunto de datos de razonamiento Long-CoT de Alibaba-Apsara | Gratis | 2026 |
MMMU (Comprensión Multidisciplinaria Multimodal Masiva) | Evaluación comparativa multimodal (razonamiento con imágenes y texto) | Gratis | 2025 |
El último examen de la humanidad (HLE, por sus siglas en inglés) | Evaluación comparativa multimodal para probar modelos LLM de vanguardia más allá de MMLU. | Gratis | 2025 |
Banco de ideas de IA (2025) | Evalúa la capacidad de los estudiantes de máster en derecho para sintetizar nuevas ideas de investigación. | Gratis (investigación) | 2025 |
Conjunto de datos de libros de dominio público de Harvard | Más de 1 millón de libros para preentrenamiento y generación de texto. | Gratis | 2025 |
Plataformas y herramientas de IA generativa 2025 | Metadatos sobre herramientas y API de GenAI | Gratis | 2025 |
Esta categoría incluye conjuntos de datos y puntos de referencia diseñados para entrenar y evaluar modelos avanzados de lenguaje y multimodales . Estos conjuntos de datos ayudan a evaluar las capacidades de los modelos en razonamiento, generación de texto, respuesta a preguntas y tareas creativas.
- Los grandes conjuntos de datos de referencia de modelos de lenguaje, como MMLU y GPQA, miden el razonamiento general y científico.
- Los conjuntos de datos multimodales, como LAION-5B, combinan texto e imágenes para entrenar modelos que pueden manejar ambos formatos.
- Las evaluaciones de vanguardia, como Humanity's Last Exam y AI Idea Bench, ponen a prueba la creatividad, la precisión fáctica y la adaptabilidad de los modelos a indicaciones complejas.
Conjuntos de datos de codificación de IA e ingeniería de software
Esta categoría abarca conjuntos de datos para la generación, comprensión, depuración y traducción de código . Se utilizan para crear y evaluar sistemas que asisten a los programadores o automatizan las tareas de desarrollo de software.
- Los conjuntos de datos como The Heap y MADE-WIC contienen código multilingüe y anotado para evaluar la precisión de la 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.
- Los conjuntos de datos propietarios , como los de Amazon CodeWhisperer y GitHub Copilot, dan soporte a los asistentes de codificación comerciales.
Estos conjuntos de datos permiten realizar pruebas consistentes de los modelos de codificación y respaldan la creación de herramientas que pueden analizar o generar software de manera eficiente.
Conjuntos de datos sobre ciberseguridad y seguridad de datos
Los conjuntos de datos 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 el entrenamiento de sistemas de detección de intrusiones y anomalías.
- Los conjuntos de datos EMBER y VirusShare contienen datos de malware etiquetados para su clasificación basada en modelos.
- La base de datos CVE-MITRE proporciona información estructurada sobre vulnerabilidades de software conocidas.
Estos conjuntos de datos respaldan la investigación y el entrenamiento de modelos en ciberseguridad , lo que permite que los sistemas aprendan de patrones de ataque reales y mejoren la identificación de amenazas.
Datos, datos sintéticos y conjuntos de datos de privacidad
Esta categoría incluye conjuntos de datos abiertos y sintéticos que ayudan a las organizaciones a entrenar modelos manteniendo la privacidad y la calidad de los datos. Los datos sintéticos replican distribuciones del mundo real sin exponer información personal o confidencial.
- Plataformas como Appen , Amazon Mechanical Turk y Telus International proporcionan conjuntos de datos generados por humanos para el aprendizaje supervisado.
- Hazy y Gretel.ai generan datos estructurados sintéticos para uso empresarial.
- Los repositorios abiertos como Kaggle Datasets y Google Dataset Search proporcionan datos accesibles públicamente en múltiples dominios.
Estos conjuntos de datos garantizan que los modelos de aprendizaje automático tengan acceso a datos diversos y representativos, al tiempo que cumplen con las normas de privacidad.
Conjuntos de datos específicos del dominio y del sector.
Los conjuntos de datos específicos de dominio se centran en aplicaciones de sectores concretos como la sanidad , las finanzas , la robótica y la conducción autónoma . Proporcionan datos especializados y etiquetados para entrenar modelos en tareas relevantes para la industria.
- MIMIC-IV y PhysioNet brindan soporte a la investigación médica y al análisis de datos sanitarios .
- Waymo Open Dataset y KITTI se utilizan parala visión artificial en vehículos autónomos .
- Los datos abiertos del Banco Mundial y los conjuntos de datos de la OCDE proporcionan indicadores económicos y financieros.
- Common Voice y Free Music Archive brindan soporte para el desarrollo de modelos de audio y lenguaje.
Estos conjuntos de datos ayudan a las organizaciones y a los investigadores a desarrollar modelos adaptados a los desafíos de la industria y a entornos de datos específicos.
¿Qué son los conjuntos de datos de aprendizaje automático?
Un conjunto de datos para aprendizaje automático es una colección de datos estructurada, recopilada y preparada específicamente para entrenar modelos de aprendizaje automático. Estos conjuntos de datos sirven como ejemplos que ayudan al modelo a aprender patrones, extraer características relevantes y realizar predicciones sobre datos desconocidos.
Dependiendo de la tarea, el conjunto de datos de aprendizaje automático puede constar de varios tipos de datos, entre los que se incluyen:
- Datos de texto : Se utilizan en aplicaciones como el procesamiento del lenguaje natural , el análisis de sentimientos y la traducción automática.
- Datos de imagen : Se utilizan habitualmente en visión artificial y redes neuronales convolucionales para tareas como el reconocimiento de dígitos escritos a mano o la detección de fallos en placas de acero.
- Datos de audio : Para tareas de reconocimiento de voz o clasificación de sonidos.
- Datos de vídeo : Para seguimiento de objetos o análisis de vídeo en tiempo real.
- Datos numéricos : Se utilizan en tareas de regresión o clasificación, a veces procedentes 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 la clasificación, la regresión u otras tareas predictivas.
Un buen conjunto de datos, que a menudo proviene de repositorios de aprendizaje automático abiertos, públicos o especializados, puede mejorar significativamente el rendimiento del modelo.
¿Por qué preparar conjuntos de datos para el aprendizaje automático?
La preparación y selección de conjuntos de datos 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 ser determinante para el éxito o el fracaso de sus proyectos de aprendizaje automático.
La calidad de los datos de entrenamiento afecta la capacidad de generalización de los modelos a escenarios del mundo real y la precisión con la que manejan problemas específicos. Un conjunto de datos para el aprendizaje automático tiene tres propósitos clave:
Para entrenar el modelo
El conjunto de entrenamiento enseña a la máquina las relaciones y los patrones presentes en los datos. Esto implica alimentar el modelo con datos anotados o etiquetados, lo que le permite ajustar sus parámetros y mejorar sus predicciones con datos de entrada similares.
Para medir la precisión del modelo
Tras el entrenamiento, el conjunto de datos de prueba se utiliza para evaluar el rendimiento del modelo. Esto ayuda a determinar qué tan bien maneja el modelo los datos desconocidos y si se está sobreajustando al conjunto de entrenamiento o aprendiendo patrones significativos.
Para mejorar el modelo después de su implementación
Una vez implementados, los modelos de aprendizaje automático suelen perfeccionarse utilizando datos adicionales recopilados, lo que les ayuda a adaptarse a nuevas condiciones o clases. Los conjuntos de validación también contribuyen a ajustarlos y prevenir el sobreajuste.
Trabajar con un socio de datos
La preparación de conjuntos de datos puede requerir muchos recursos, especialmente cuando se trata de colecciones extensas, valores faltantes o anotaciones complejas. Muchas organizaciones gestionan este proceso con un proveedor de servicios de recopilación o generación de datos.
Puedes colaborar con una plataforma de crowdsourcing de datos o con una empresa especializada en servicios de ciencia de datos para crear conjuntos de datos específicos de un dominio, ya sea que necesites conjuntos de datos de aprendizaje automático para análisis de sentimientos, clasificación de texto o tareas basadas en imágenes, como la identificación de cien especies de plantas.
En ocasiones, los datos se recopilan mediante web scraping o se accede a ellos mediante herramientas como Google Dataset Search o iniciativas de datos abiertos.
Para necesidades especializadas, como conjuntos de datos para modelos de aprendizaje profundo o sistemas de visión artificial, recurrir a conjuntos de datos públicos seleccionados o a conjuntos de datos gratuitos garantiza que los datos de entrenamiento cubran la gama necesaria de ejemplos y clases.
También puede seleccionar un socio de datos en función de tipos de datos específicos:
- Recopilación de datos de vídeo
- Servicios de recopilación de datos de imágenes
- Recopilación de datos de audio para IA
Tipos de conjuntos de datos de aprendizaje automático
El conjunto completo de datos recopilado se divide en tres subconjuntos, que son los siguientes:
1. Conjunto de datos de entrenamiento
Este es uno de los subconjuntos más importantes del conjunto de datos completo, que comprende aproximadamente el 60%. Este conjunto consta de los datos utilizados inicialmente para entrenar el modelo. En otras palabras, ayuda a enseñar al algoritmo qué buscar en los datos.
Por ejemplo, un sistema de reconocimiento de matrículas de vehículos se entrenará con datos de imagen que incluyan etiquetas que indiquen la ubicación (por ejemplo, parte delantera o trasera del coche) y el formato de datos de las matrículas de vehículos y objetos similares para aprender qué detectar y qué evitar.
Figura 1. Conjunto de datos de ejemplo para un sistema de detección de matrículas. 1
2. Conjunto de datos de validación
Este subconjunto representa aproximadamente el 20 % del conjunto de datos total y se utiliza para evaluar todos los parámetros del modelo tras la fase de entrenamiento. Los datos de validación son datos conocidos que ayudan a identificar cualquier deficiencia en el modelo. Estos datos también se utilizan para determinar si el modelo está sobreajustado o subajustado.
3. Conjunto de datos de prueba
Este subconjunto se introduce en la etapa final del proceso de entrenamiento y representa el último 20 % del conjunto de datos. Los datos de este subconjunto son desconocidos para el modelo y se utilizan para probar su precisión. Este conjunto de datos mostrará cuánto ha aprendido el modelo a partir de los dos subconjuntos anteriores.
Conclusión
Seleccionar el conjunto de datos adecuado es un paso fundamental en cualquier proyecto de aprendizaje automático o inteligencia artificial. Ya sea que optes por datos generados por humanos, datos sintéticos generados por máquinas o conjuntos de datos abiertos disponibles gratuitamente, la clave está en alinear la elección de datos con los objetivos y desafíos específicos de tu proyecto.
Los conjuntos de datos de alta calidad y bien preparados influyen directamente en la eficacia con la que un modelo aprende, generaliza y se desempeña en aplicaciones del mundo real.
Las organizaciones y los profesionales pueden afrontar mejor las complejidades del desarrollo de la IA comprendiendo los tipos y las funciones de los conjuntos de datos, los conjuntos de entrenamiento, validación y prueba, y explorando el rico ecosistema de fuentes de datos disponibles.
Una atención meticulosa a la calidad, la relevancia y la diversidad de los datos garantiza que los modelos sean precisos y adaptables a las necesidades cambiantes.
Preguntas frecuentes
Para encontrar conjuntos de datos para el aprendizaje automático, los científicos de datos pueden explorar diversos repositorios que ofrecen una amplia variedad de conjuntos de datos, incluyendo datos demográficos, económicos y financieros, así como datos gubernamentales públicos. Estos conjuntos de datos seleccionados abarcan diversas aplicaciones, como el procesamiento del lenguaje natural, el análisis de sentimientos, la visión artificial y la atención médica.
Recursos como conjuntos de datos abiertos, gratuitos y públicos proporcionan datos de entrenamiento, validación y prueba de alta calidad en diversos formatos, como archivos CSV. Entre las fuentes más populares se encuentran portales gubernamentales, instituciones académicas y organizaciones como el Fondo Monetario Internacional, que ofrecen amplias colecciones de conjuntos de datos para proyectos de aprendizaje automático, modelos predictivos y algoritmos de aprendizaje profundo.
Un buen conjunto de datos para el aprendizaje automático es un conjunto de datos diverso y de alta calidad, con metadatos completos, adecuado para tareas específicas como el procesamiento del lenguaje natural, la clasificación de imágenes o el análisis de sentimientos, y que a menudo está disponible en repositorios de datos públicos o conjuntos de datos abiertos.
Enlaces de referencia
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