Definición
En el área de la Inteligencia Artificial (IA), un conjunto de prueba es un subconjunto de datos usado para evaluar la efectividad de un modelo de aprendizaje de máquina. Por lo general, después de que se ha entrenado un modelo de aprendizaje automático usando un conjunto de entrenamiento, se usa el conjunto de prueba para probar la precisión de las predicciones del modelo.
Es importante recordar que el conjunto de prueba debe mantenerse separado y no se debe usar en el proceso de entrenamiento. El objetivo de usar un conjunto de prueba es proporcionar una medida imparcial de la capacidad del sistema para aplicarse a datos nuevos, no vistos, o independientes.
Historia del Término
El término Conjunto de Prueba es una frase ampliamente usada en ciencia de datos, Inteligencia Artificial y machine learning. Aunque no hay un registro específico de cuándo o cómo se originó el término, data desde la creación de los primeros modelos computacionales para el aprendizaje automático.
Citas de Expertos
Andrew Ng, cofundador de Google Brain y profesor de la Universidad de Stanford, ha dicho: «Simplemente obtener un gran conjunto de entrenamiento y un gran conjunto de prueba y empezar a experimentar es una cosa razonable.»
Ejemplos de Aplicación
Un típico ejemplo de la aplicación de un conjunto de prueba puede encontrarse en el campo de la visión por computadora. Después de entrenar un modelo de red neuronal con un conjunto de entrenamiento compuesto por miles de imágenes etiquetadas, un conjunto de prueba compuesto por imágenes no vistas previamente puede utilizarse para evaluar la precisión del modelo en la identificación correcta de las imágenes.
Consejos de Aplicación
Es esencial que el conjunto de prueba sea completamente independiente del conjunto de entrenamiento para evitar el sobreajuste. No se debe usar ninguna información del conjunto de prueba durante el entrenamiento del modelo. También se aconseja que el tamaño del conjunto de prueba sea lo suficientemente grande como para proporcionar una evaluación precisa del modelo.
Tendencias Actuales
En el campo de la Inteligencia Artificial, hay una creciente tendencia hacia el uso de grandes conjuntos de data divididos en entrenamiento, validación y prueba que permiten refinar los modelos de una manera más integral.
Perspectivas
Con el rápido desarrollo de tecnologías de aprendizaje automático e inteligencia artificial, la importancia de conjuntos de prueba rigurosos y robustos seguirá creciendo. El diseño y la implementación correcta de conjuntos de prueba son críticos para desarrollar modelos de IA cada vez más precisos y eficientes.
