Las 15 Mejores Plataformas de Datos de Entrenamiento
Un model es tan bueno como los datos de los que aprende. Los models 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 dataset 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 asignadas a sus funciones de datos principales:
- Proveedores de datos comerciales/mercados de datos
- Repositorios 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 | Datasets de terceros | Imágenes, Texto | Cerrado |
IBM Data Asset eXchange (DAX) | Datasets de alta calidad con licencias abiertas | Imágenes, Texto, Video, Audio | Cerrado |
Snowflake Data Marketplace | Datasets de terceros | Imágenes, Texto, Audio | Cerrado |
Microsoft Azure Open Datasets | Datasets públicos optimizados para flujos de trabajo de ML | Imágenes, Texto, Video, Audio | Cerrado |
Hugging Face Hub | Datasets y models abiertos | Imágenes, Texto, Audio | Abierto |
Roboflow Universe | Alojamiento y versionado de datasets | Imágenes, Video | Abierto |
LAION | Datasets de imagen-leyenda para el entrenamiento de models | Imágenes, Leyendas | Abierto |
Kaggle Datasets | Datasets públicos | Imágenes, Texto, Audio | Abierto |
Proveedores de datos comerciales
Estos suministran datasets seleccionados y datasets listos para usar para su compra.
- IBM Data Asset eXchange (DAX): Ofrece datasets de alta calidad con licencias abiertas, integrado con IBM Cloud y Watson, proporcionando recursos complementarios.
- Microsoft Azure Open Datasets: Proporciona datasets públicos seleccionados optimizados para flujos de trabajo de machine learning y se integra con las herramientas de Azure IA y ML.
- AWS Data Exchange: Un mercado de datos comerciales que ofrece acceso a más de 3,500 datasets de terceros (médicos, satelitales, financieros), incluyendo productos de datos gratis y abiertos. Sirve a industrias como servicios financieros, salud y medios, permitiendo el descubrimiento y suscripción sin fricciones 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 compartición segura de datos.
Repositorios de datos de código abierto
Repositorios comunitarios que ofrecen datasets públicos/compartidos.
- Hugging Face Hub: Una plataforma y biblioteca de código abierto para aprovechar models de machine learning, que aloja miles de models pre-entrenados y datasets 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 integrado y fine-tuning.
- Roboflow Universe: Un repositorio de datos de código abierto impulsado por la comunidad, que proporciona un repositorio de más de 1 millón de datasets de código abierto principalmente para aplicaciones de visión por computadora.1 Soporta alojamiento y versionado de datasets y ofrece herramientas integradas para exploración de datos, visualización y auto-etiquetado asistido por IA.
- LAION: Una organización sin fines de lucro que publica grandes datasets abiertos de imagen-texto utilizados para entrenar models de visión abiertos. Su dataset original LAION-5B fue retirado en diciembre de 2023 después de que investigadores encontraran enlaces a contenido sospechoso ilegal. LAION lo reemplazó con Re-LAION-5B en 2024, una versión depurada con alrededor de 5.5 mil millones de pares, construida con organizaciones de protección infantil.2
- Kaggle Datasets: Una plataforma ampliamente utilizada que aloja una colección de datasets públicos, a menudo para competiciones.
Herramientas de etiquetado de datos
Enfocadas en flujos de trabajo de anotación, a menudo con herramientas asistidas por models, para crear datasets de entrenamiento.
- Labelbox: Ofrece una plataforma de IA para generar datos de entrenamiento de alta calidad y 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, incluyendo imágenes, texto, video, audio y datos multimodales.
- Dataloop: Una plataforma de anotación de datos impulsada por IA que soporta la construcción de pipelines de datos no estructurados y semiestructurados de grado de producción. Ofrece gestión integral de datos, etiquetado colaborativo, auto-sugerencias e integración perfecta de la retroalimentación humana.
- Sama: Combina una fuerza de trabajo 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 humano en el ciclo.
- Surge IA: Una plataforma de etiquetado de datos enfocada 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 establece precios mediante acceso API y contratos de servicio gestionado.
- Mercor: Un mercado que conecta laboratorios de IA con expertos de dominio verificados (por ejemplo, doctores, abogados e ingenieros) para anotación experta y puntuación de models. Se enfoca en tareas que requieren juicio especializado en lugar de etiquetado básico.
- CVAT: Computer Vision Annotation Tool 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, soportando tareas como detección de objetos y segmentación. CVAT también soporta 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, hacer fine-tuning de large language models (LLMs) y validar models de IA. Soporta una amplia gama de tipos de datos, incluyendo 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 models de IA se entrenan con grandes datasets. 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. Algunos 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 datos de entrenamiento soportan cada vez más entornos para codificación, uso del navegador, uso del ordenador y llamadas a herramientas. Estos entornos se utilizan tanto para entrenar como para evaluar models. 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: Entrenar models 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 de los models y rastrean tendencias de rendimiento, ayudando al equipo de TI a monitorizar los models.
- Priorizar: No es óptimo que las organizaciones dediquen 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 models 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:
- Eliminar 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.
- Garantizar la diversidad de datos: Las plataformas de datos de entrenamiento facilitan el acceso a diversos datasets comerciales y de código abierto, resolviendo las brechas de representación y evitando que los models hereden sesgos que podrían afectar el rendimiento y la equidad.
- Reducir 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 el desperdicio de recursos 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 model. Si los models se entrenan principalmente con los resultados de otros models, 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 datasets seleccionados preexistentes que puede comprar o suscribirse. Estos son datasets listos para usar recopilados por terceros. Las plataformas de etiquetado de datos (como Labelbox y CVAT) le ayudan a crear sus propios datasets de entrenamiento proporcionando herramientas y flujos de trabajo para anotar, etiquetar y gestionar sus datos propietarios. Elija mercados de datos para un acceso rápido a datasets estándar; elija 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 models de IA están consumiendo 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 información personal identificable (crucial para aplicaciones de salud 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 datasets más diversos para reducir el sesgo de la IA. Muchas plataformas líderes ahora combinan datos sintéticos y reales para mejorar el entrenamiento de models 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 datasets especializados o servicios de anotación experta, debe cumplir con requisitos de cumplimiento estrictos (HIPAA, SOC 2, FedRAMP) o necesita escalar rápidamente sin construir infraestructura interna. Muchas organizaciones utilizan un enfoque híbrido, aprovechando plataformas de código abierto para experimentación y plataformas comerciales para cargas de trabajo de producción.
Cita esta investigación
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author = {Dilmegani, Cem},
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year = {2026},
month = jun,
howpublished = {\url{https://aimultiple.com/training-data-platforms}},
note = {AIMultiple. Recuperado el 17 de Junio de 2026}
}Enlaces de referencia
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